為何連 GPT-4 這種頂尖 AI,都難以處理人類眼中的簡單任務?快來一探究竟由 AI 巨頭 Yann LeCun 團隊提出的 GAIA 評測,了解它如何跳脫傳統框架,定義一個真正「通用 AI 助理」所需具備的能力!
想了解 LLM 多智能體(Multi-Agent)?本文帶你讀懂 ICLR 2024 論文 ChatEval,解析其如何透過多個具備不同人設(Persona)的智能體辯論來完成評估任務。一篇絕佳的 Multi-Agent 入門介紹。
深入解析 Meta 發表的 Branch-Train-MiX (BTX) 論文。本文將帶您了解如何透過專家混合模型 (MoE) 技術,將多個領域專家 LLM 整合為單一強大模型,有效解決分散式訓練的效能瓶頸,並避免災難性遺忘問題。
探索 Google 發表的 Sparse Upcycling 技術,了解如何將已訓練好的 Dense AI 模型升級為高效的 Mixture-of-Experts (MoE) 模型。本文教你如何用更低的訓練成本,進一步提升模型表現,並避免從零開始訓練的耗時過程。
探索 DPO (Direct Preference Optimization),一種比 RLHF 更高效、更穩定的大型語言模型 (LLM) 訓練方法。本文將解釋 DPO 如何捨棄複雜的獎勵模型,透過簡單的監督式學習直接優化模型,大幅提升微調效率與穩定性。
探索大型語言模型 (LLM) 訓練的三大階段。本文完整解析自主監督預訓練、監督式微調 (SFT),並深入探討「人類回饋增強學習 (RLHF)」如何讓 AI 模型更貼近人類偏好。
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