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RLHF 不够用了,OpenAI 设计出了新的奖励机制_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:OpenAI、RBR、语言模型、安全政策、强化学习 2. 总结:OpenAI 为解决传统语言模型安全训练中人类反馈的低效和过时问题,提出基于规则的奖励(RBR)机制,其能适应安全政策变化,减少人工数据需求,实验表明训练效果良好,也存在局限,未来计划更广泛研究。 3. 主要…

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LoRA 综述来了! 浙大《大语言模型的 LoRA 研究》综述_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:LoRA、大语言模型、参数高效微调、跨任务泛化、联邦学习 2. 总结:LoRA 是一种参数高效微调方法,在大语言模型中表现出色,本文综述了其进展,包括改进性能的变体、跨任务泛化、计算效率提升、数据隐私保护及应用,还探讨了未来研究方向,如在生成即服务等领域的发展。 3. 主…

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端侧设备 AI 代理优化框架问世,领域内准确率可达 97%_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:端侧设备、AI代理、Octo-planner、规划框架、准确率 2. 总结:本文介绍了端侧设备AI代理优化框架Octo-planner,将计划和行动执行分离,采用微调等方法提高性能,在域内测试中准确率达97%,并讨论了实验结果、局限性和未来工作。 3. 主要内容: &#8…

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大模型智障检测+1:Strawberry 有几个 r 纷纷数不清_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 大模型、智障检测、Strawberry、token 问题、解决方法 2. 大模型在数“Strawberry”中“r”的个数时纷纷出错,不同模型表现各异。为教会模型,网友脑洞大开,尝试各种提示词技巧。也有部分模型能直接答对,这实际是 token 问题,解决方法多样,希望大模型公司能…

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爆火毒舌 AI 每小时赚 2.8 万!每分钟 36 个新用户,火遍全球只因改了一句提示词_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 毒舌 AI、Wordware、提示词、用户增长、开源 2. 爆火的毒舌 AI 每小时赚 2.8 万,每分钟有 36 个新用户。它基于 Wordware 平台,因修改提示词而流行全球。开发者曾面临收费难题,目前已开源。Wordware 团队背景强大,旨在改变企业应用 AI 的方式。…