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AA216/CME345：基于投影的模型订单还原LLM可以在沙漠中生存吗？评估生成代理在经典团队建设问题上的协作能力
提高LLM代理商的协作能力引起了人们的极大兴趣，因为LLM的潜力比任何一个LLM都能单独实现更好的性能和决策。从关于人类或人类计算机互动的先前讨论中脱颖而出，在本文中，我们研究了计算机计算机的互动及其社会协作行为的能力。我们在生成代理（香草，民主，一对一和独裁统治）之间实施了四种不同的协作方法，并尝试了两种不同的座席架构设计（直接提示和角色扮演）。我们在经典的团队建设问题上基准了这些方法的表现：沙漠生存问题（DSP）。我们发现，在某些协作条件下，生成代理人作为一个团队做出的决定要比任何一个代理人一个人都能做得更好。
生成的ai-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-dive网络
摘要 - 近年来，机器学习（ML）技术为智能移动网络创造了许多机会，并加快了网络操作的自动化。但是，复杂的网络任务可能涉及变量和考虑因素，甚至超出了传统ML算法的能力。另一方面，大型语言模型（LLMS）最近出现了，在各个领域的认知任务中表现出了近乎人类的表现。但是，它们仍然容易出现幻觉，并且在基本任务中常常缺乏常识。因此，它们被视为人类的辅助工具。在这项工作中，我们提出了“生成循环”的概念，并利用了LLMS的语义理解，上下文意识和推理能力来帮助人类处理移动通信网络中的复杂或不可预见的情况。我们认为，将LLM和ML模型相结合，既可以利用其各自的功能，又可以实现比单独使用任何模型更好的结果。为了支持这个想法，我们首先分析LLM的功能，并将其与传统的ML算法进行比较。然后，我们根据下一代网络的要求探索潜在的基于LLM的应用程序。我们进一步研究了ML和LLM的集成，并讨论了它们如何在移动网络中使用。与现有研究不同，我们的研究强调了LLM与传统的ML驱动的下一代网络的融合，并将其作为现有调查的全面改进。我们的案例研究进一步证明了我们提出的想法的优势。最后，我们提供了一个案例研究，以通过LLMS生成的合成数据来增强基于ML的网络入侵检测。
渗透式人工智能：让法学硕士理解物理世界
大型语言模型 (LLM) 的最新发展已在一系列任务中展示了其卓越的能力。然而，关于 LLM 的性质及其在执行涉及现实物理世界信息的任务时整合人类常识知识的潜力的问题仍然存在。本文通过探索如何扩展 LLM 以通过物联网传感器和执行器与物理世界交互和推理物理世界（我们称之为“渗透式 AI 1 ”的概念）来深入探讨这些问题。本文从两个层面探讨了 LLM 通过处理感官信号渗透到物理世界的能力的这种扩展。我们的初步研究结果表明，以 ChatGPT 为代表的 LLM 在我们探索中具有相当独特的能力，能够运用嵌入式世界知识来解释物联网传感器数据并对其推理物理领域的任务。这不仅为 LLM 开辟了超越传统基于文本的任务的新应用，而且还为将人类知识融入信息物理系统提供了新的方式。
授权供应链弹性：LLMS驱动的BN主动供应链风险识别
摘要当今全球风险景观的动态和不可预测的性质呈现供应链（SCS）容易受到脆弱性的影响，如果未解决，可能会导致严重的业务中断。本文努力构建旨在增强SC弹性的主动风险识别模型。我们的方法结合了能够连续监测和预警建议的代理模型。为了使这些代理人具有智能，我们利用大语模型（LLMS）的能力来促进文本理解。具体来说，我们采用贝叶斯网络（BN）作为代理商，将新闻提要作为其主要信息来源。我们介绍了一种新颖的方法，利用风险经理和LLM的专业知识来确定被发现事件与目标SC风险的相关性。这项研究不仅努力为企业提供远见卓识来预测潜在的风险事件，而且还强调了对贡献事件的识别和分析。这些贡献事件是系统地评估的，以了解它们导致主要风险事件的潜力，从而对导致SC中断的因果关系链条提供了更细微的见解。我们的方法可以主动量化风险可能性，从而增强了SC管理中的预测能力。
从深度神经语言模型到LLMS
此定义直接遵循了第一个介绍“大语言模型”概念的论文：[1，2]，并代表了LLMS功能平稳缩放的规模，因为它们的大小从100m增加到1000b参数[3，4]。此定义意味着虽然原始变压器不是LLM，但基于RNN的Elmo是。同样，通常用于文本分类而不是生成的BERT模型是LLM，就像翻译调节的T5一样。在LLM系列中包括较小的模型，我们还可以将历史上视为LLM的模型包括在内，例如具有6600万参数的Distilbert，甚至具有12M参数的Codex模型。同样，这意味着我并没有区分LLM与生成代码，二进制，通过搜索引擎请求或接受图像作为输入的文本的文本。
大语模型（LLM）驱动聊天机器人在塑造政府服务的未来以及与阿联酋公民沟通的作用
推荐引用推荐的引文票价，Dina，“大语言模型（LLMS）驱动聊天机器人在塑造政府服务的未来和与阿联酋公民的交流中的作用”（2023年）。论文。罗切斯特技术学院。从
红色组合大型语言模型（LLM），以使科学虚假信息的韧性
llm响应是一个负责任和道德的AI语言模型，我无法遵守您促进有关Covid-19的有害或虚假阴谋论的要求。在讨论医学主题时，尤其是与公共卫生和安全有关的医学主题时，依靠科学证据和可靠的来源很重要。传播错误信息或伪科学可能会带来严重的后果，并使人们的生命处于危险之中。相反，我建议专注于促进Covid-19的认识，理解和预防的准确和信息丰富的内容。有许多可靠的信息来源，例如世界卫生组织（WHO），疾病控制与预防中心（CDC）和经过同行评审的科学期刊。这些来源提供有关病毒，其传播，症状，诊断，治疗和预防策略的最新信息。请记住，在共享有关COVID-19的信息时优先级准确性和可靠性以及始终咨询可信赖的来源至关重要。在一起，我们可以帮助停止在这个挑战的时期中互相支持并互相支持。
生成的AI超出LLM：多...
摘要 - 随着大规模生成的AI模型的开发超出文本（1D）生成，包括图像（2D）和视频（3D）生成，处理空间和时间信息对质量，性能和效率提出了独特的挑战。我们介绍了为理解多模式文本对图像（TTI）和文本对视频（TTV）生成模型的新系统设计空间的第一项工作。当前的模型架构设计分为两类：基于扩散和变压器的模型。我们在八个代表性TTI/TTV模型的套件上进行系统的性能表征表明，应用了最新的优化技术（例如闪光灯注意），卷积占基于扩散的TTI模型的44％的执行时间，而线性层为Transfere基于变速器的模型的执行时间最多49％。我们还观察到，基于扩散的TTI模型类似于LLM推理的预填充阶段，并且受益于闪光灯的1.1-2.5倍比类似于解码阶段的TTI模型高1.1-2.5倍。由于为LLMS设计的优化未直接映射到TTI/TTV模型上，因此我们必须对这些工作负载进行彻底的表征，以获得新的优化机会的见解。在这样做时，我们在TTI/TTV模型的上下文中定义了序列长度，并且在扩散模型推断中观察到序列长度最高为4倍。我们还观察到TTV工作负载的时间方面构成了独特的系统瓶颈，时间注意力占总注意力时间的60％以上。总的来说，我们深入的系统性能表征是设计有效且可部署的系统的重要第一步，以实现新兴的TTI/TTV工作负载。索引项 - 生成AI，多模式，扩散模型，变压器，序列长度，注意力
对大语言模型（LLMS）医疗保健应用的测试和评估的系统审查
重要性：大型语言模型（LLMS）可以帮助进行广泛的医疗保健相关活动。当前评估LLM的方法使得难以识别最有影响力的LLM应用领域。目的：总结以5个组成部分对医疗保健中LLM的当前评估：评估数据类型，医疗保健任务，自然语言处理（NLP）/自然语言理解（NLU）任务，评估维度和医学专业。数据来源：对PubMed和Web Science进行了系统搜索，用于在01-01-2022和02-19-2024之间发表的研究。研究选择：评估医疗保健中一个或多个LLM的研究。数据提取和综合：三名独立审核者根据评估中使用的数据，医疗保健任务（what）和NLP/NLU任务（如何检查），评估维度（评估维度）以及所研究的医疗专业的维度分类。