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你没有看过的全新版本，Transformer数学原理揭秘
机器之心报道 编辑：赵阳近日，arxiv 上发布了一篇论文，对 Transformer 的数学原理进行全新解读，内容很长，知识很多，十二分建议阅读原文。2017 年，Vaswan...
Ilya牵头，OpenAI发布超级对齐项目：AI对齐AI，GPT-2能监督GPT-4
文章转自公众号「机器之心」。过去一年，以「预测下一个 Token」为本质的大模型已经横扫人类世界的多项任务，展现了人工智能的巨大潜力。在近日的一次访谈中...
GPT-2能监督GPT-4，Ilya带头OpenAI超级对齐首篇论文来了：AI对齐AI取得实证结果
机器之心报道编辑：陈萍、蛋酱人类无法监督超级人工智能，但人工智能可以。过去一年，以「预测下一个 Token」为本质的大模型已经横扫人类世界的多项任务，展...
大道至简？ETH研究团队提出简化版Transformer模型，综合效率明显提升
大数据文摘受权转载自将门创投2023年，Transformer已经成为人工智能领域中最受欢迎的基础模型，如今火热的大型语言模型，多模态大模型均由不同类型的Transfo...
不到1000行代码，PyTorch团队让Llama 7B提速10倍
机器之心报道编辑：陈萍PyTorch 团队亲自教你如何加速大模型推理。在过去的一年里，生成式 AI 发展迅猛，在这当中，文本生成一直是一个特别受欢迎的领域，很...
Stable Video Diffusion来了，代码权重已上线
机器之心报道机器之心编辑部Stability AI 的视频生成模型看来效果不错。AI 画图的著名公司 Stability AI，终于入局 AI 生成视频了。本周二，基于 Stable Diff...
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
机器之心报道编辑：陈萍我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。从年初到现在，生成式 AI 发展迅猛。但很...
13B模型全方位碾压GPT-4？这背后有什么猫腻
机器之心报道编辑：陈萍你的测试集信息在训练集中泄漏了吗？一个参数量为 13B 的模型竟然打败了顶流 GPT-4？就像下图所展示的，并且为了确保结果的有效性，这...
给大模型评分的基准靠谱吗？Anthropic来了次大评估
选自Anthropic机器之心编译机器之心编辑部在大模型（LLM）盛行的当下，评估 AI 系统成为了重要的一环，在评估过程中都会遇到哪些困难，Anthropic 的一篇文章...
DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？
机器之心报道编辑：陈萍、小舟本文通过评估按比例扩大的 NFNets，挑战了 ConvNets 在大规模上表现不如 ViTs 的观点。深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络...
复旦大学联合华为诺亚提出VidRD框架，实现迭代式的高质量视频生成
机器之心专栏机器之心编辑部本文提出了一个名为 “Reuse and Diffuse” 的框架。该框架可以在 LDM 已经生成的少部分视频帧之后，产生更多的视频帧，从而实现迭...
MiniGPT-4升级到MiniGPT-v2了，不用GPT-4照样完成多模态任务
机器之心专栏机器之心编辑部MiniGPT-v2 将大语言模型作为视觉语言多任务学习的统一接口。几个月前，来自 KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学）的几位研究者提出...
选择GPT-3.5、还是微调Llama 2等开源模型？综合比较后答案有了
机器之心编译选自 ragntune 的博客编辑：rome rome通过对 GPT-3.5 和 Llama 2 在不同任务上的微调对比，我们可以得知在什么情况下选择 GPT-3.5，什么情况下选...
在图像、视频生成上，语言模型首次击败扩散模型，tokenizer是关键
机器之心报道编辑：张倩、陈萍为什么语言模型在视觉生成方面落后于扩散模型？来自谷歌、CMU 的研究表明，tokenizer 是关键。大型语言模型（LLM 或 LM）一开始...
建议收藏！Stable Diffusion 从入门到精通之超全提示词手册
本文系统、专业、详尽地介绍了Stable Diffusion的提示词Prompt的大量专业知识。Prompt，译为提示词，指的是以书面或口头语言形式向计算机系统发出的指令。在 ...
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