【原】機(jī)器學(xué)習(xí)周刊08:斯坦福大學(xué)CS50 小黃鴨

ml_Py 2024-01-29 發(fā)布于河南

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機(jī)器學(xué)習(xí)周刊07:全球大模型2023這一年

1,、哈佛大學(xué)CS50小黃鴨

網(wǎng)址：https:///

來自斯坦福大學(xué)的CS50 小黃鴨，一個能夠通過多個平臺回答課程相關(guān)問題的聊天機(jī)器人,。

CS50 小黃鴨的名字來源于小黃鴨調(diào)試法（一種調(diào)試代碼的方法,，耐心地向一只小黃鴨解釋每一行程序的作用，以此來激發(fā)靈感與發(fā)現(xiàn)問題）,，它可以類似于ChatGPT聊天,，也可以自動回復(fù)論壇上的學(xué)生提問，還可以作為 VSCode 插件輔助編程,。

CS50 小黃鴨通過一個可視的愛心計(jì)數(shù)器來限制使用頻率,。每位學(xué)生初始有 10 顆愛心,，每隔三分鐘可以恢復(fù)一顆。每次與 CS50 小黃鴨互動都會消耗一顆愛心,，這樣可以防止濫用行為,。

我試了一下，GitHub賬號登陸即可,，支持中文,，效果還行吧

2、大學(xué)考試問題的多模態(tài)數(shù)據(jù)集

?? Homepage | ?? Paper | ?? arXiv | ?? Dataset | GitHub

中文LLM評估新基準(zhǔn)：CMMMU 中國大規(guī)模多學(xué)科多模態(tài)理解基準(zhǔn),，包含 12k 手動收集的多模態(tài)問題,。

CMMMU 是大學(xué)考試問題的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，可通過 @huggingface Hub 獲?。?· ?? 12k 個手動收集的多模式問題 · ?? 涵蓋 30 個主題和 39 種圖像類型 · ?? 學(xué)術(shù)問題理解中人工智能模型的基準(zhǔn)

3,、每周機(jī)器學(xué)習(xí)論文精選

網(wǎng)址：https://github.com/dair-ai/ML-Papers-of-the-Week

這個項(xiàng)目每周更新機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能領(lǐng)域最新,、最熱門的論文

附了論文摘要和直達(dá)鏈接

4,、一張圖片，個性化圖像合成

代碼：https://github.com/InstantID/InstantID

試玩：https:///#playground

只使用一張圖片,，就可以提取人臉,，用于個性化圖像合成，并支持各種不同的風(fēng)格

我玩了幾下,，感覺蠻有意思的,，效果還算滿意。獲取到GPU資源后大概30-40秒生成一張

5,、OpenAI 重大更新

詳情查看：https:///blog/new-embedding-models-and-api-updates

OpenAI迎來幾個更新,，要點(diǎn)如下：

1、推出 text-embedding-3-small 和 text-embedding-3-large 全新Embedding模型,，前者體積小,、效率高、價(jià)格低,，后者性能強(qiáng)大

2,、新版且價(jià)格下調(diào)50%的 GPT-3.5 Turbo

3、最新的 GPT-4 Turbo 預(yù)覽版 gpt-4-0125-preview,，傳言修復(fù)了模型變笨的問題

4,、免費(fèi)、強(qiáng)大的內(nèi)容審核模型 text-moderation-007

6,、傅盛：我們對做大模型沒有執(zhí)念,，對做好應(yīng)用有執(zhí)念

鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/TdP82TDFCWyEZ79FuQKhSw

傅盛在獵戶星空百億大模型發(fā)布會上的演講。

傅盛認(rèn)為，企業(yè)要想真正用好AI,，必須全流程,、全數(shù)據(jù)化，實(shí)現(xiàn)“數(shù)字老板”,。對做大模型沒有執(zhí)念,，對做好應(yīng)用有執(zhí)念，通過AI應(yīng)用把大模型的能力和企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合,，從而提供決策支持,，助力企業(yè)達(dá)到王者段位。

傅盛預(yù)測,，到2024年,，千億大模型中過半都會凋零，而百億大模型會百花盛開,。超越OpenAI的機(jī)會,，將來自大模型應(yīng)用公司。

傅盛的獵戶星空發(fā)布了Orion-14B系列 LLM 模型,，模型頁面的測試挺全面的,，主要特點(diǎn)有：模型整體多語言能力強(qiáng)，比如日語和韓語,。支持超過 200k 的上下文,。量化版本模型大小縮小70%，推理速度提升30%,，性能損失小于1%,。 Orion-14B系列一共包含了 7 個不同的模型：基座模型、對話模型,、長上下文模型,、 RAG 模型、插件模型,、兩個量化模型,。