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LLM模块-2024–25
鉴于需要涵盖的材料的程度，大部分讲座都专门用于正式教学，但是这种风格既是非正式的又是互动，因此鼓励了问题。经济学将通过参考实际情况来说明。从本质上讲，模块通过考虑一系列的构建块来进行，这些构建块共同构成了经济学家在反托拉斯案件中通常使用的工具包。每个研讨会中介绍的幻灯片将提前发布在济慈（Moodle）上。此外，还将设立一个讨论论坛，以便学生可以在下一届研讨会之前回答并在Keats上提出问题（匿名）。
应用LLM研究人员 - 顾问
作为上述任务的一部分，Dime的AI（人工智能）团队正在开创影响评估的下一个前沿，利用AI和机器学习来开发和实施解决应对全球挑战的研究，干预措施，干预措施和工具。致力于维持最高道德标准和严谨性，尤其是考虑到脆弱的社区，该团队的工作发现了新的，基于证据的方法来预测粮食不安全，减轻仇恨言论和错误信息，提前冲突预警系统，并解决性别偏见。dive ai的使命是利用尖端技术来推进社会进步和全球可持续发展。该团队试图在ML，AI和相邻学科中采用最新的技术进步，以此作为IE工作的推动力。
LLM 人工智能网络安全与治理清单
过去 50 年来，人工智能取得了长足进步，默默地支持着各种企业流程，直到 ChatGPT 的公开亮相推动了个人和企业开发和使用大型语言模型 (LLM)。最初，这些技术仅限于学术研究或企业内部某些重要活动的执行，只有少数人才能看到。然而，数据可用性、计算机能力、GenAI 功能以及 Llama 2、ElevenLabs 和 Midjourney 等工具的发布，使人工智能从小众领域提升到普遍接受的水平。这些改进不仅使 GenAI 技术更容易获得，而且还凸显了企业迫切需要制定可靠的战略来整合和利用人工智能，这代表着我们使用技术的方式向前迈出了一大步。
法学硕士项目学术规定1
1 学院已采用下列学术规定，法学硕士学生在规划法律学习时应参考这些规定。鼓励法学硕士学生与教务处、学术事务副院长办公室、财务和行政助理院长办公室、研究生和国际项目办公室和/或任何法学硕士项目主任讨论有关这些规定的任何问题。在某些情况下，其中一些规定可以免除。寻求此类豁免的学生应咨询教务处，教务处可能会将学生转介给相应的副院长或其指定人员。任何学生如果对任何学术规定感到不满，或副院长不愿免除规定，可向请愿委员会请求救济。请愿委员会的决定是最终决定，不可上诉。
LLM 人工智能网络安全与治理清单
过去 50 年来，人工智能取得了长足进步，默默地支持着各种企业流程，直到 ChatGPT 的公开亮相推动了个人和企业开发和使用大型语言模型 (LLM)。最初，这些技术仅限于学术研究或企业内部某些重要活动的执行，只有少数人才能看到。然而，数据可用性、计算机能力、GenAI 功能以及 Llama 2、ElevenLabs 和 Midjourney 等工具的发布，使人工智能从小众领域提升到普遍接受的水平。这些改进不仅使 GenAI 技术更容易获得，而且还凸显了企业迫切需要制定可靠的战略来整合和利用人工智能，这代表着我们使用技术的方式向前迈出了一大步。
Ayurjanakosh-使用LLM
摘要：Ayurjanakosh是一个创新的软件平台，旨在通过大语言模型彻底改变个性化的阿育吠陀医疗保健。该平台根据用户的Prakriti（宪法）和Dosha提供个性化的药物和配方建议，同时还考虑了病史。通过使用Langchain和标准化的数据模式，Ayurjanakosh确保了有效的语义搜索和个性化的健康见解。结果表明，个性化的医疗保健方面取得了重大进步，将古代阿育吠陀智慧与现代技术合并为整体健康管理。该项目解决了个性化的阿育吠陀解决方案的关键差距，从而在整体健康实践中得到了重大改进。关键字：阿育吠陀科学，聊天机器人，医疗保健，自然语言处理（NLP），LLM，lang链，语义搜索，矢量搜索。
Matterchat：材料科学的多模式LLM
理解和预测无机材料的特性对于加速材料科学和驱动能源，电子及其他方面的应用程序至关重要。通过多模式大语言模型（LLMS）将材料结构数据与基于语言的信息集成在一起，从而通过增强人类–AI相互作用为支持这些努力提供了巨大的潜力。但是，一个关键挑战在于将原子结构完全分辨到LLMS中。在这项工作中，我们引入了MatterChat，这是一种多功能结构感知的多模式LLM，将材料结构数据和文本输入统一为单个粘性模型。MatterChat采用桥接模块来有效地将预验证的机器学习间的原子势与验证的LLM保持一致，从而降低了培训成本并提高了灵活性。我们的结果表明，MatterChat显着提高了材料性质预测和人类相互作用的性能，超过了GPT-4等通用LLM。我们还证明了它在更先进的科学推理和逐步材料合成等应用中的有用性。
生成AI对LLM的
他的专业知识在于为分析，机器学习和BI应用程序创建准备就绪的企业数据平台，涵盖整个数据生命周期。这包括高度可扩展的大量企业SaaS云服务的设计，开发和体系结构，涵盖客户和分析数据平台，数据工程，搜索和电子商务解决方案。在斯坦利·布莱克（Stanley Black＆Decker）的基索尔（Kishore）领导了AI和数据平台工程团队，通过与执行领导层合作，将Genai和LLM Technologies带到了最前沿。指导Bose的全球数据工程团队，为数据中心（COE）奠定了基础。此外，他领导了Adobe的新生NLP和计算机视觉驱动的文档提取研究产品计划，并提供了AI-DRIEN的PDF文档产品功能。
朝着碳效率LLM生命周期
随着生成AI的兴起，由于计算需求和对高级GPU的需求，可持续性问题已经引起了人们的关注。最近的研究量化了来自数据中心的碳排放，但存在一个差距，以充分了解生成模型和硬件系统的生命周期发射。本文介绍了CPU和GPU的精制碳模型，旨在优化机器学习生命周期期间的设计空间，尤其是对于生成性推导中的多GPU系统。我们提出了一个参数化的碳模型，该模型强调了通用CPU的实质影响（寿命为2倍）。我们的发现提出了与模型依赖性策略有关碳效率生成推断的策略，例如优化的批处理，模型碎片和并行化。这些策略（适当地合并在一起）可以在碳足迹上提高17％，而无需可忽略的吞吐量。补充，我们提出了一种不对称的寿命扩展策略，以使GPU摊销CPU体现的碳，从而提高了能源效率，尽管初始碳成本较高。这种方法高光具有AI可持续实践的潜力，强调了在资源密集型生成模型时代，生命周期感知优化的重要性。
Stark：在文本和...
回答现实世界中的复杂查询，例如复杂的产品搜索，通常需要从涉及非结构化（例如，产品的文本描述）和结构化（例如，产品关系）的半结构知识基础中进行准确检索。但是，许多以前的作品将文本和关系检索任务研究为独立的主题。为了解决差距，我们开发了st a rk，这是一个大规模的SEMI结构检索基准，并在t the t t and t and rational k newledge基础上。我们的基准涵盖了三个领域：产品搜索，学术纸搜索和精密医学的查询。我们设计了一条新颖的管道，以合成现实的用户查询，以整合各种关系信息和复杂的文本属性以及其基础真相（项目）。我们进行严格的人类评估以验证合成查询的质量。我们通过高质量的人类生成的查询进一步增强基准，以提供真实的参考。s rk是一个全面的测试床，用于评估大型语言模型（LLMS）驱动的检索系统的性能。我们的实验表明，ST A RK对当前检索和LLM系统提出了重大挑战，强调了对更有能力的半结构检索系统的需求。