摘要：精心设计的 prompt 已经显示出具有引导文生图模型生成令人惊叹的图像的潜力,尽管现有的 prompt 工程方法可以提供高层次的指导,但由于新手用户输入的提示与模型......精心设计的 prompt 已经显示出具有引导文生图模型生成令人惊叹的图像的潜力,尽管现有的 prompt 工程方法可以提供高层次的指导,但由于新手用户输入的提示与模型
事实上,bf16就是google brain team为了深度学习而设计的数据类型,因为在深度学习中,我们更关心范围,而不是精度(这也是为什么量化很火),因为过参数本身就可以一定程度上弥补精度的损
shi shi shang , b f 1 6 jiu shi g o o g l e b r a i n t e a m wei le shen du xue xi er she ji de shu ju lei xing , yin wei zai shen du xue xi zhong , wo men geng guan xin fan wei , er bu shi jing du ( zhe ye shi wei shen me liang hua hen huo ) , yin wei guo can shu ben shen jiu ke yi yi ding cheng du shang mi bu jing du de sun . . .
据站长之家 8 月 17 日报道,最大咨询机构之一麦肯锡公司推出新型生成式 AI 工具 Lilli,由麦肯锡的“ClienTech”团队在首席技术官 Jacky Wright 的带领下为员工设计的新的聊天应用程
前者是一种直观的反应,表示Gemini可以即时捕捉一个抽象的想法;而后者,则是经过精心设计、充满大量暗示的交互,虽然的确体现了Gemini的能力,但也具有不少局限性。 如果视频一开始就明
据站长之家 8 月 17 日报道,最大咨询机构之一麦肯锡公司推出新型生成式 AI 工具 Lilli,由麦肯锡的“ClienTech”团队在首席技术官 Jacky Wright 的带领下为员工设计的新的聊天应用程
为实现模型性能和计算资源消耗、显存消耗、推理时延之间的平衡,Focus-DETR 利用精细设计的前景特征选择策略,实现了目标检测高相关特征的精确筛选;继而,Focus-DETR 进一步提出
使用不同提示策略的组合,Flan PaLM在每个MultiMedQA多项选择数据集(MedQA、MedMCQA、PubMedQA、MMLU临床主题)上都达到了最先进的准确性,其中在MedQA(美国医学
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深势科技发布了首个覆盖元素周期表近70种元素的深度势能原子间势函数预训练模型—— DPA-1。DPA-1可模拟原子规模高至100亿,目前已经在高性能合金、半导体材料
基础大模型常被诟病为同质化,而MMLU和 HumanEval被使用的过于广泛,它们可能不再能够提供关于AI模型性能的新颖或有区分度的信息。Jim Fan的评论是:“Anthropic
1. 推理能力更胜一筹 在多项基准测试中,Claude 3 超越了 GPT-4,特别是在高级认知任务上,如本科级别的专家知识(MMLU)、研究生级别的专家推理(GPQA)和基础数学(GSM8K)等方面。其中,Opu
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