解读 | 金融长上下文基准测试FailSafeQA：解锁金融领域LLM真实的审慎性和容错性
近年来，大型语言模型（LLMs）在金融领域的应用如火如荼，从风险分析到客户服务，它们正逐步改变行业的游戏规则。然而，这些模型是否真的足够“靠谱”？面对复杂的金融数据和多变的用户输入，它们还能保持精准和稳健吗？ 近日，由一家在美国加州于 2023 年成立的人工智能公司 Writer Inc 的研究团队打造的 FailSafeQA 横空出世，为我们提供了一个全新的视角，去审视这些智能工具的真...
MIT韩松团队长上下文LLM推理高效框架DuoAttention：单GPU实现330万Token上下文推理
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的部署和应用正变得日益广泛。然而，随着模型规模的扩大，尤其是在处理长上下文时，计算和内存需求也急剧增加。这一挑战在实际应用中尤为突出，因为长上下文的处理对于许多任务（如文档摘要、问答系统等）至关重要。为了解决这一问题，麻...
强化上下文修剪提升LLM推理能力
用强化上下文修剪提升LLM推理能力”的研究成果。研究旨在通过强化上下文修剪的方法来提高语言模型（LLM）的推理能力，从而在各种自然语言理解任务中取得更好的表现。 强化上下文修剪是一种技术，旨在通过动态修剪语言模型（LLM）所需的上下文信息，从而提高模型的推理能力和效率。 在传统的语言模型中ÿ...
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（Scoring Function）设计以及ICL底层机制等原理详解
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（Scoring Function）设计以及ICL底层机制等原理详解 1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型（LLM）如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练，以给定的前缀来预测生成下一个 token（Next ...
![大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数（Scoring Function）设计以及ICL底层机制等原理详解](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230719_fb8a261460ec4839aa48b9d34a53f4be.png)
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。