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‘我昨天就需要这个’使用 LLM（大型语言...
在大流行之后，包括CAF在内的全球军事组织遇到了重大的武力补给挑战。在公共事务中采用生成AI提供了一种有希望的解决方案，可以“更少的事情做更多”，使专业人员能够有效地产生高质量的战略内容。本研究研究了使用AI工具（例如Jasperai）在以招聘为中心的通信生产中的可行性和有效性。该实验旨在评估AI工具在创建和安排公共事务内容的效率提高，专门针对加拿大武装部队（CAF）和国防研究与发展（DRDC）军事公共事务活动量身定制。一个关键主题是招聘倡议，因为CAF自大流行1以来面临着一项武力补给挑战。配备了社交媒体管理专业知识的作者，被允许使用由Bing Copilot提供支持的政府发行的计算机，以及Jasperai和OpenAI Playground等AI组成平台。目的是评估在受控的，数字辅助的环境中内容生产的平稳性和质量，为传播公共事务消息传播的创新实践铺平了道路。本文提出的研究问题是：“军事公共事务专业人员如何在不牺牲Stratcom质量的情况下“做更多的事情”？”应将结果视为与使用敏捷和灵活的科学和基于技术的方法来帮助实现军事目标的CAF精神。
通过基于知识的meta- ...
大语模型（LLM）（例如BERT，GPT-4和T5）的摘要最新进展已彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域，从而解除了许多应用。但是，针对特定任务的这些模型进行了细微的调整仍然是一个复杂且资源密集的过程，通常在很大程度上依靠专家知识。本研究建议将元学习纳入自动机器学习（AUTOML）系统，以优化LLM微调和管道构建。我们假设基于知识的元学习可以通过将专家衍生的启发式方法嵌入到优化过程中来克服当前汽车方法的低效率。我们的方法涉及编制大量的LLM使用数据，培训元学习估计器，并将其集成到自动自动框架中。这样做，我们旨在降低计算成本并提高基于LLM的NLP应用程序的效率。将根据传统的汽车方法和针对各种文本分类任务的人类专家进行评估，以验证其有效性。这项研究可以通过使高级LLM功能更易于访问和高效来进一步使NLP民主化。
大语模型（LLMS）的用例
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LLM可以理解计算机网络吗？走向虚拟系统管理员
摘要 - 人工智能和典型的大语言模型（LLMS）的发展，为帮助系统管理员管理现代网络的复杂性提供了有希望的前景。，尽管存在这种潜力，但文献中仍然存在有关LLM可以理解计算机网络的程度的显着差距。没有经验证据，系统管理员可能会依靠这些模型，而不会确保其在准确执行与网络相关的任务方面的功效。在本文中，我们是第一个对LLMS对计算机网络理解的详尽研究。我们提出了几个研究问题，以确定LLM在提供网络拓扑及其问题时是否可以提供正确的答案。为了评估它们，我们开发了一个详尽的框架来评估LLMS在各种网络相关任务中的功能。我们在多个计算机网络上评估了我们的框架（例如，GPT4）和开放源代码（例如Llama2）模型。使用零拍的场景中，我们在通用LLM中的发现表明了令人鼓舞的结果，最佳模型的平均准确度为79.3％。专有的LLM在中小型网络中取得了值得注意的结果，而挑战则持续理解复杂的网络拓扑，尤其是对于开源模型。此外，我们提供了有关及时工程如何提高某些任务准确性的洞察力。索引术语 - LARGE语言模型，计算机网络，系统管理员。
tsgassist：互动助理利用LLM和抹布进行时间序列生成建议和基准测试
时间序列生成（TSG）在许多行业中至关重要的是生成反映现实世界特征的合成数据。tsgbench通过提供全面的评估和选择合适的TSG方法的独特见解，从而提高了该领域。然而，将这些进步转化为行业应用，受到专业人员之间的认知差距的阻碍，以及缺乏用于比较和评估的动态平台。为了解决这些问题，我们介绍了TSGassist，这是一种互动的互动式，将TSGBENCH和利用大型语言模型（LLMS）和检索授权的发电机（RAG）的优势整合在一起，以进行TSG建议和基准测试。我们的演示强调了其在（1）增强TSG的有效性，（2）提供特定于行业的建议，以及（3）提供全面的基准测试平台，说明了其潜力通过TSG景观来缓解行业专业人员的导航，并鼓励整个行业更广泛的应用程序。
使用LLM进行市场研究
3虽然Openai现在有一个候补名单，用于使用新型号进行实验性微调，但推荐的且广泛可用的微调模型仍然是GPT-3.5 Turbo。4的GPT-3.5涡轮增压器的API呼叫成本为（100万令牌）：输入令牌：0.50美元，输出令牌$ 1.50，而GPT-4O分别为：5美元和15美元。微调令牌成本明显更高：输入：$ 3，输出：6美元，而微调模型的费用仅为100万培训令牌的$ 8。5“幻觉”是用来描述LLM会产生不正确信息的案例的术语，当通过基于聊天的界面或LLM-aughted搜索使用LLM时，通常很感兴趣。因为我们没有向GPT查询事实，所以我们认为幻觉对我们的研究问题至关重要。
有效针对LLMS的有效会员推理攻击
基于变压器的LLM的潜力因其依赖广泛的数据集而受到隐私问题的阻碍，可能包括敏感信息。诸如GDPR和CCPA之类的监管措施呼吁使用强大的AU介绍工具来解决潜在的隐私问题，并使用会员推理攻击（MIA）是评估LLMS隐私风险的主要方法。与传统的MIA方法不同，通常需要对其他模型进行计算进行计算训练，本文介绍了一种有效的方法，该方法通过在嵌入空间中添加随机噪声来为目标样本提供嘈杂的邻居，仅在嵌入式空间中添加随机噪声，要求仅在推论模式下操作目标模型。我们的发现表明，这种方法与采用阴影模型的有效性密切相匹配，显示了其在实践隐私审核场景中的能力。
多范围：多方面的评估，以探测掌握医学知识的LLMS
大型语言模型（LLM）在跨领域表现出色，在医学评估基准（例如MEDQA）上也提供了显着的表现。但是，在现实世界中医学场景中，报告的性能与实际有效性之间仍然存在显着差距。在本文中，我们旨在通过采用多方面的检查模式来系统地探索当前LLM的实际掌握医学知识的掌握，以探讨这一差距的原因。具体而言，我们开发了一种新颖的评估框架多叶序，以检查LLM在多个方面的编码和掌握医学知识中的范围和覆盖范围。基于多叶术框架，我们构建了两个多方面的评估数据集：Multidisek（通过从临床疾病知识库中产生问题）和MultiMEDQA（通过将Medical Benchmark MedQA从Medical Benchmark MedQa重新提出每个问题，以进行多方面的问题）。这些模拟数据集的实验结果表明，掌握医学知识的当前LLM的程度远低于其在现有医疗基准上的表现，这表明它们缺乏深度，预见和在掌握知识中的全面性。因此，当前的LLM尚未准备好在现实世界中的任务中应用。代码和数据集可在https://github.com/thumlp/multifaceteval上找到。
