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模型论文最新视觉报道_ai智能写作一键生成免费版(2024年11月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

模型论文

LLM提速新招！草稿模型上线𐟔劰ŸŽŠ覜𚯼š这篇论文的目的在大型语言模型（LLMs）领域，如何让这些智能巨头思考得更快？这就是“推测性解码”登场的时刻！传统上，我们用一个小巧的草稿模型来预测目标模型的输出，从而提速。但如果草稿模型跟不上节奏，尤其是在输入文本多样或者和目标模型水平差距大时，那提速就成了空谈。这篇文章提出了“在线推测性解码”，让我们的草稿模型上线实时更新，迎接挑战！ 𐟔砦–𙦳•：这篇论文使用了哪些技术或路线核心点是这样的：利用LLMs服务集群里那些闲置的超强计算力，让一个或多个草稿模型学习实时用户查询数据。既然LLM的推理本质上是受内存限制的，那些多余的计算能力完全可以重新分配给草稿模型，让它们在线上复习，成本还是平的。𐟘Œ 由于LLM服务的查询分布相对简单，重训练能让草稿模型对目标模型的输出做出更准确的预测，特别是源自查询分布的数据。随着草稿模型的实时在线进化，它能实时与查询分布保持一致，有效减少分布偏移。 𐟒ꠤ𜘥Š㥊🯼š这篇论文内容的优点和缺点优点：草稿模型通过实时更新，提高了预测精度，加速了LLMs的推理速度。从0.1到0.65的令牌接受率大幅提升，意味着1.22㗥ˆ𐳮06㗧š„延迟降低。能够充分利用LLMs服务集群中的闲置计算资源，实现成本中性。缺点：在线更新草稿模型可能需要额外的管理和协调。对于那些查询分布复杂或者快速变化的服务，这种方法的效果可能会受到限制。 𐟌ˆ 一句话总结：这篇文章介绍了“在线推测性解码”，一种利用LLMs服务集群闲置资源，实时训练草稿模型，以提高其预测精度和加速模型推理的独到方法，为我们在追求智能速度的赛道上提供了新的动能！ 𐟏Ž️𐟒耀

UC伯克利：微调大模型涌现能力预测最新大模型论文｜393 论文标题：Predicting Emergent Capabilities by Finetuning 主要内容：现代 LLM（语言模型）扩展的一个基本挑战是缺乏对涌现能力（emergent capabilities）的了解。特别是，语言模型预训练损失（pretraining loss）作为计算函数具有很高的可预测性。然而，下游能力的可预测性要低得多，有时甚至会出现涌现跳跃（emergent jumps），这就给预测未来模型的能力带来了挑战。在这项工作中，来自加州大学伯克利分校的研究团队首先提出了涌现预测的任务：如果当前的 LLM 在某项任务上具有随机的少样本准确性，那么我们能否预测未来的模型（GPT-N+1）在该任务上是否会具有显著的（non-trivial）准确性？然后，他们发现了解决这个问题的一个简单启示：在给定任务上对 LLM 进行微调，可以将涌现发生的 scaling 点转向能力较弱的模型。为了将这一见解付诸实践，他们可以用不同数量的数据对 LLM 进行微调，并拟合出一个参数函数，预测何时会出现（即“涌现定律”）。他们使用四个标准 NLP 基准验证了这种方法，在这四个基准中，大规模开源 LLM 已经证明了涌现。他们发现，在某些情况下，仅使用小参数的 LLM，他们就能准确预测用多达 4 倍的计算能力训练出来的模型是否涌现。最后，他们介绍了两个关于涌现预测实际用途的案例研究。

#大模型日报# ai前沿动态【Llama Guard 3-1B-INT4：紧凑高效的人机对话安全审核模型】链接：论文概述：Meta开源的Llama Guard 3-1B-INT4模型通过巧妙的模型压缩技术，在显著减小模型尺寸的同时，实现了与甚至优于更大模型的安全审核性能，并成功部署在移动设备上。

如何用ChatGPT辅助写论文？ ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型，能够生成流畅、有逻辑和有趣的对话、编写代码，甚至是打印表格等。它的发展可以分为以下几个阶段： 𐟓… GPT模型：这是ChatGPT的前身，于2018年由OpenAI提出，是一种基于Transformer的预训练语言模型，可以在大规模文本数据上学习通用的语言知识和表达能力。 𐟓… GPT-2模型：这是GPT模型的升级版，于2019年由OpenAI发布，是当时世界上最大的语言模型，拥有15亿个参数和4000万个词汇量。GPT-2模型可以在不同的任务和领域上生成高质量的文本，包括对话、故事、摘要等。 𐟓… ChatGPT模型：这是GPT-2模型在对话领域的应用和改进，于2020年由OpenAI推出，是一种专门针对对话生成任务设计的语言模型，可以根据用户输入生成合理、连贯和多样化的回复。ChatGPT模型使用了Reddit上超过14亿条评论作为训练数据，并采用了一些新颖的技术来提高对话质量和多样性。 𐟓… Codex模型：这是ChatGPT模型的最新进展，于2021年由OpenAI发布，是目前世界上最大的语言模型之一，拥有超过1000亿个参数和约5000万个词汇量。Codex模型不仅可以生成自然语言文本，还可以生成计算机程序代码，并能够与用户进行交互式编程对话。虽然ChatGPT最早在国外发布，但目前国外的很多留学生已经熟练运用ChatGPT来提高学习和工作效率。对于有出国打算的本科生和高中生来说，ChatGPT仍然是一个“听起来很牛B”但具体能做什么还不是很清楚的概念。 𐟓š 如何用ChatGPT辅助写论文？ ChatGPT可以用于辅助写论文，尤其是当你需要快速生成一些文本内容时。例如，你可以使用ChatGPT来生成论文的引言、摘要或结论部分。首先，你需要明确你的需求，告诉ChatGPT你想要什么类型的文本。例如，你可以说：“请帮我写一个关于机器学习的论文引言。”然后，ChatGPT会根据它的训练数据和语言模型来生成一段引言文本。当然，生成的文本可能需要进行一些修改和调整，以确保它符合你的具体要求。但总体来说，ChatGPT可以为你提供一个很好的起点，帮助你快速组织你的思路和内容。 𐟒ᠦ𓨦„事项虽然ChatGPT可以生成高质量的文本，但它并不是万能的。特别是在写论文这样重要的任务中，你还是需要自己进行仔细的审阅和修改，以确保生成的文本符合学术规范和你的具体要求。此外，虽然ChatGPT在某些情况下可以帮助你节省时间，但它并不能完全替代你的思考和努力。毕竟，写论文不仅是一个技术活，更是一个需要你深入思考和不断探索的过程。总之，ChatGPT可以作为一个有用的工具来辅助你写论文，但你仍然需要自己进行审阅和修改，以确保生成的文本符合你的要求。

研一新生必看！学基准模型𐟔 𐟓š 确定基准模型后，如何开始学习呢？这里有一些实用的建议： 𐟔 精读基准模型论文和代码：仔细阅读基准模型的论文，理解整个研究范式和数据处理的流程。逐行阅读代码，熟悉各类数据处理方式和深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）。 𐟧 掌握深度学习基础知识：通过精读基准模型，掌握深度学习的基础知识，包括各种模型和算法。理解深度学习框架的工作原理和作用，以便更好地应用和改进。 𐟒ᠦ𗱥…姐†解基准模型：能够拆分基准模型的每个处理过程，理解每个步骤的原理和作用。看到其他基于基准模型的改进模型时，能够快速理解改进点和思路。 𐟓ˆ 逐步提升能力：通过精读基准模型，逐步提升对深度学习框架和数据处理方式的理解。只有把基准模型看透，才能更好地进行后续的改进和创新。通过以上方法，研一新生可以更好地入门深度学习，掌握基准模型的学习方法和技巧。

计量论文选题，避坑必看！在写计量实证论文的时候，很多新手在选题阶段因为没有注意到一些坑，结果开题报告一交，实际写作时才发现各种问题，搞得自己措手不及。更糟糕的是，这时候修改题目可能成本巨大，甚至不被允许。所以，我们在选题时一定要尽量避开这些坑。老师结合最近近百位新手的咨询内容和遇到的困难，总结了一些典型的坑，分享给大家：数据可得性 𐟓Š 首先，考虑数据的可得性非常重要。很多选题集中在一些比较微观的领域，数据很难在公开市场找到。比如，有人想研究气候风险如何影响银行贷款的违约，如果真的要做得好，需要拿到各个地点各种气候相关数据，还要拿到银行逐笔贷款的数据，并且要拿到这些贷款的其他关键风险指标作为控制变量。这些数据你能拿到吗？模型复杂度 𐟧补ž‹不一定越复杂越好，尽量不要选择自己不擅长的模型。有些同学看到别人用了什么复杂的模型（如状态空间模型、DCC-GARCH），或者最近流行什么模型（比如动态面板模型、复杂的中介效应），自己也想用，结果实操时把自己搞晕了。有的同学想到的是请外援帮忙，但这个行业坑特别多，没有找到靠谱的老师，结果自己也不懂原理，怎么保证老师给你做的是对的呢？数据分析 𐟓ˆ 在确定选题前，尽可能先尝试进行数据分析，看是否有符合预期的结论。有的萌新论文写到一半了，发现关键变量不显著、系数相反，调了半天也调不过来，导致陷入被动境地。这种情况多出现在因果关系在理论上就不大明确的论点上。前沿性 𐟚€ 非大神，不建议选没人写过或过于前沿的东西。比如，气候风险压力测试现在很热门，但可得到的文献不多，而且多是英文。在写之前，多去期刊论文网站查查，看前人研究是否足够多。其他坑 𐟕𓯸 至于其他坑，网上很多帖子都有，老师就不写一些跟别人重复的了。希望这些建议能帮到大家，避免在选题时踩坑，顺利完成论文写作！

LLM模型记忆能力与数据重复度关系探讨最近在ICLR2023上有一篇论文，专门研究了LLM（语言模型）对训练数据的记忆能力。论文通过实验发现，模型规模越大，数据重复度越高，提示越长（记忆需要一定条件），模型的记忆能力就越强。不过，这里有个小问题：模型对训练数据的记忆可能会带来一些安全隐患。比如，通过提示过去训练数据中的用户隐私。同时，模型的记忆能力也会影响其泛化能力。但有时候，为了在特定领域适应，比如法律条文这种，模型又需要记住这些数据。所以，如何控制模型对数据的记忆就显得尤为重要。另外，输入模型的prompt（提示）也提供了一些有效信息，这些信息应该算是短暂记忆。那么，如何在这两者之间调配和利用这些信息，也是一个值得研究的问题。总的来说，这篇论文给我们提供了一个很好的视角，让我们更深入地了解了LLM模型记忆能力的复杂性。希望这些研究能为未来的模型设计和应用提供一些有价值的参考。

小型语言模型，AI新宠？最近，OpenAI的动作频频，每天都有新的新闻发布。先是硬件领域的专家加盟，现在又有AI领域的佼佼者加入。这位新成员就是微软的AI专家S㩢astien Bubeck。Bubeck在AI领域有着举足轻重的地位，尤其以他在“Sparks of AGI”论文和Phi系列小型语言模型方面的贡献而闻名。在2023年4月发表的“Sparks of Artificial General Intelligence: Early Experiments with GPT-4”论文中，Bubeck深入探讨了GPT-4的能力，揭示了大型语言模型中潜在的通用人工智能的火花。此外，Bubeck还是微软Phi系列小型语言模型的主要开发者之一。Phi模型以其高效和轻量级特点，在边缘设备上的AI应用中表现出色。 OpenAI最近对硬件领域表现出浓厚兴趣，与著名设计师Jony Ive合作，致力于开发一款AI驱动的硬件设备。这个项目的目标是创造一种比现有智能手机更自然、更不具侵入性的计算体验。Bubeck的加入，加上他在小型语言模型方面的专业知识，正是OpenAI在这一领域所急需的。Bubeck曾表示，他期待看到像Phi-3这样的小型语言模型被嵌入到各种设备中。 Bubeck的加入似乎在暗示着一个新的趋势：小型语言模型可能成为通向AGI的重要途径。边缘计算的重要性日益增加，小型语言模型能在资源受限的环境中高效运行，为实现这一目标提供了可能。小型模型可以直接在设备上运行，减少了数据传输，提高了隐私保护和响应速度。此外，小型模型更容易针对特定任务或用户进行优化，有助于实现更精准的AI服务。相比大型模型，小型模型在训练和推理过程中能耗更低，更符合可持续发展理念。不仅仅是OpenAI，整个AI行业都在这个方向上发力。Meta AI开源了MobileLLM，专为移动设备优化。Hugging Face推出了SmolLM v2。Infosys发布了针对银行和IT运营的小型语言模型。Moondream平台获得450万美元新融资，专注于小型语言模型开发。这些动向表明，小型语言模型正在成为AI领域的新热点。

【每日大模型论文】耶鲁大学团队：智能源于预测复杂性的能力来自耶鲁大学的研究团队及其合作者通过研究基于规则的系统的复杂性如何影响为预测这些规则而训练的模型的能力，来探索人工系统中智能行为的出现。他们的研究重点是基本细胞自动机（ECA），这是一种简单但功能强大的一维系统，能产生从琐碎到高度复杂的各种行为。通过在不同的 ECA 上训练不同的大语言模型（LLMs），他们评估了规则行为的复杂性与 LLMs 所表现出的智能之间的关系，这反映在它们在下游任务中的表现上。研究结果表明，规则的复杂度越高，模型表现出的智能就越高，这一点可以从它们在推理和国际象棋走棋预测任务中的表现得到证明。无论均匀系统还是周期系统，通常还有高度混沌的系统，都会导致较差的下游表现，突出了有利于智能复杂性的“甜点”。他们推测，智能源于预测复杂性的能力，而创造智能可能只需要接触复杂性。 #知识分享# #大模型# #论文#

EdiT5：快速且灵活的文本编辑新模型论文名称：《EdiT5: Semi-Autoregressive Text Editing with T5 Warm-Start》 EdiT5是一种创新的半自回归文本编辑模型，结合了非自回归文本编辑和自回归解码的优点。与传统的序列到序列（seq2seq）模型相比，EdiT5在推断过程中更快，同时能够处理灵活的输入输出转换。论文将生成过程分解为三个子任务：（1）标记，决定在输出中保留哪些输入标记的子集；（2）重新排序，定义它们在输出文本中的顺序；（3）插入，填充输入中不存在的缺失标记。生成输出的标记和重新排序步骤是非自回归的，而插入步骤使用自回归解码器。根据任务的不同，EdiT5平均需要更少的自回归步骤，显示出高达25倍的加速。在质量方面，EdiT5使用预训练的T5检查点初始化，在三个自然语言生成任务（句子融合、语法错误修正和去语境化）上表现出与T5在高资源环境中相当的性能，而在低资源环境中明显优于T5。

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