XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGPT4
2024年度丰见城市AI服务实施规范
3.实施期限：合同签订之日起至2025年3月31日星期一4.关于生成式人工智能服务的功能：（1）它是一种交互式的生成式人工智能服务。 （2）它是一种LGWAN-ASP服务。 （3）有可能使用GPT4或更高版本等大规模语言模型。 （4）使用的字符数为GPT4以上，且每月100万字符以上。 （5）使用引入的服务的输入/输出信息和市注册的特有数据是A
生成式人工智能：ChatGPT Plus 的免费替代品
• 功能：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、语音识别。 • Bing Chat：使用三种模型（精确、平衡和创意）进行交互式搜索和个性化建议（使用经过调整的 Chat GPT4 版本）。 • 访问：使用 MWS 凭据。在 Microsoft Edge 中，从“搜索”切换到“聊天”或使用 Co-Pilot 图标。 • 如何访问 Microsoft Bing AI（视频链接）
学习还是回忆？通过预先...
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长，许多平台雇用了新手教师，这些新手与经验丰富的教育者不同，他们难以解决学生的错误，因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式（LLMS）在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁，这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别（a）学生错误，（b）修复策略的例外，以及（c）在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集，由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS，并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要：与专家决策（例如，“简化问题”）的GPT4响应是 +76％的首选。补充，上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要：随机决策与专家决策相比，GPT4的响应质量降低-97％。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力，以增强他们的帽子，以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到：https：//github.com/rosewang2008/bridge。
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
生成式人工智能 (GAI) 和大型语言模型 (LLM) 指南
• OpenAI 运行 GPT3 上的 ChatGPT 每天花费 70 万美元。GPT4 可能更高。（建立盈利模式以对抗亏本定价的风险）• OpenAI Foundry 的专用实例成本高昂，数据隐私方法不明确，并且没有任何调整/实施。• 出于隐私考虑，意大利完全禁止 ChatGPT，在国家层面进行限制，随后解除了禁令 • 通过员工查询泄露三星源代码 - 代码将成为训练数据，未来可能通过基于提示的攻击被其他用户访问 • 摩根大通、Verizon 和其他公司禁止员工使用 ChatGPT（标准信息安全响应，很难防止“默默采用”）
通过及时的工程改善LLM在放射学中的使用：从精确提示到零射击学习
目的大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）在放射学上显示出巨大的潜力。他们的有效性通常取决于及时的工程，这可以优化与聊天机器人的交互，以获得准确的结果。在这里，我们强调了迅速工程在调整LLMS对特定医疗任务的反应中的关键作用。使用临床案例的材料和方法，我们阐明了不同的提示策略，可以在没有基本模型的其他培训的情况下使用GPT4适应新任务的LLM CHATGPT。这些方法的范围从精确提示到高级内部文化方法，例如少量射击和零射击学习。此外，讨论了作为数据表示技术的嵌入的重要性。结果提示工程大大改善并助长了聊天机器人的输出。此外，嵌入规格 -
利用全局探索蛋白质序列空间...
用于训练图像和语言的专用大规模架构的最新进展对计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 领域产生了深远影响。语言模型（例如最近的 ChatGPT 和 GPT4）在处理、翻译和生成人类语言方面表现出了卓越的能力。这些突破也反映在蛋白质研究中，导致在短时间内迅速开发出许多新方法，并具有前所未有的性能。语言模型在蛋白质研究中得到了广泛的应用，因为它们已被用于嵌入蛋白质、生成新蛋白质和预测三级结构。在本章中，我们概述了蛋白质生成模型的使用，回顾了 1) 用于设计新型人工蛋白质的语言模型、2) 使用非 Transformer 架构的作品和 3) 在定向进化方法中的应用。
Wen SunWen Sun
标题：数据集重置在人类反馈中的在线增强学习中的作用：从人类反馈（RLHF）学习的在线增强学习是用于微调生成模型（例如大语言模型（LLMS））的范式，例如迄今为止最强大的LLMS，例如ChatGpts和GPT4。在这项工作中，利用文本生成的关键属性 - - 在任何地方重置的能力，我们提出了一种新的专业RL算法，在RLHF Pipeline中使用时，可以超越标准RL算法（例如近端策略优化（PPO））。我们的新算法数据集重置策略梯度（DR-PG），通过数据集重置在线策略培训期间的现有离线优先数据集：它将策略梯度优化器重置给离线数据集中的州，而不是总是从初始状态分布开始。离线偏好数据集提供了更有信息的状态（即与我们要优化的基本偏好更相关），我们可以从中重置RL优化器并执行策略优化。从理论上讲，我们表明，在RLHF管道中使用DR-PG时，DR-PG学会了至少与离线数据集涵盖的任何策略一样出色。在实验中，我们证明在标准的RLHF基准中，DR-PG的一代明显好于GPT4 Win-Rate的指标下的PPO一代。Bio：Wen Sun是康奈尔计算机科学系的助理教授。在此之前，他是纽约市Microsoft Research的博士后研究员，并于2019年从卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的机器人学院完成了博士学位。他通常对机器学习感兴趣，尤其是强化学习。他目前的许多研究都是关于设计算法，以进行有效的顺序决策，理解探索和剥削以及如何利用离线数据来克服勘探。
过度自信是关键：大语言和视觉语言模型的口头不确定性评估
语言和视觉模型（LLMS/VLMS）通过产生类似人类的文本和理解图像的能力彻底改变了AI领域，但是确保其可靠性至关重要。本文旨在评估LLM（GPT4，GPT-3.5，Llama2和Palm 2）和VLMS（GPT4V和Gemini Pro Vision）通过提示估算其口头上的不确定性的能力。我们提出了新的日本不确定场景（JUS）数据集，旨在通过困难的查询和对象计数测试VLM功能，以及净校准误差（NCE）来测量错误校准的方向。结果表明，LLMS和VLM都有很高的校准误差，并且大多数时候都过高地表明不确定性估计的能力较差。此外，我们为回归任务开发了提示，并且我们表明，在产生平均/标准偏差和95％置信区间时，VLM的校准较差。