Wie wir strukturierte Ausgaben von Großen Sprachmodellen benötigen: Nutzer-zentrierte Einschränkungen für die Ausgabe von Großen Sprachmodellen
Große Sprachmodelle müssen in der Lage sein, ihre Ausgabe an benutzerdefinierten Formaten und Richtlinien auszurichten, um in bestehende Entwicklungsworkflows und Anwendungen integriert werden zu können.
SOLAR 10.7B: Effizientes Skalieren großer Sprachmodelle durch einfache und effektive Tiefenskalierung
Wir stellen SOLAR 10.7B vor, ein großes Sprachmodell mit 10,7 Milliarden Parametern, das in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung hervorragende Leistungen erbringt. Durch eine Methode namens "Depth Up-Scaling" (DUS) können wir Sprachmodelle effizient hochskalieren, ohne komplexe Änderungen an Trainings- und Inferenzrahmen vornehmen zu müssen.
Leistungsstarke Open-Source-LLMs für komplexes Schlussfolgern durch Präferenzlernen und Belohnungsmodellierung
EURUS, eine Reihe von großen Sprachmodellen, die durch die Verwendung von ULTRAINTERACT, einem hochqualitativen Ausrichtungsdatensatz für komplexes Schlussfolgern, und neuartige Belohnungsmodellierungsziele Spitzenergebnisse auf herausfordernden Benchmarks erzielen.
Dr. Jekyll und Mr. Hyde: Zwei Gesichter von LLMs
Große Sprachmodelle können durch die Annahme von Scheinpersonen ihre Sicherheitseinschränkungen umgehen und so für unethische Zwecke missbraucht werden.
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