Meta首发变色龙挑战GPT-4o，34B参数引领多模态革命！10万亿token训练刷新SOTA
Meta最近发布了一款名为Chameleon的新型多模态模型，该模型在多模态生成和理解方面展示了卓越的性能，有望引领多模态领域的革命。Chameleon是一个基于早期融合的混合模态模型，旨在理解和生成图像和文本，并能够以任意顺序处理它们。 Chameleon的独特之处在于它能够将图像和文本视为等价的离散令牌，并使用统一的Tra...
7 Papers | 浙大研究获SIGMOD 2023最佳论文；GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA
本周论文包括 10% 成本定制专属类 GPT-4 多模态大模型；GPT-4 拿下最难数学推理数据集新 SOTA 等研究。目录：Transfer Visual Prompt Generator across LLMs Progressive-Hint Prompting Improves Reasoning in Large Language ModelsAutoML-...
GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA，新型Prompting让大模型推理能力狂升（1）
GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA，新型Prompting让大模型推理能力狂升机器之心 2023-05-14 12:16 发表于北京机器之心专栏机器之心编辑部模拟人类推理过程，华为诺亚提出 Progressive-Hint Prompting (PHP) 引导大模型渐近正确答案。近期，华为联和港中文发表论文《Progressive-Hint Pr...
GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA，新型Prompting让大模型推理能力狂升（2）
消融实验将句子 P1 和 P2 纳入模型可以提高 CoT 在三个数据集上的表现，但当使用 Complex CoT 方法时，这两个句子的重要性尤为明显。在加入 P1 和 P2 后，该方法在六个数据集中有五个数据集的表现得到了提升。例如，在 SVAMP 数据集上，Complex CoT 的表现从 78.0% 提高到了 80.0%&...
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