總結：：近日，網友發現ChatGPT自稱"gpt-4.5-turbo"，提出了關於 GPT-4 的問題5個謠言提前洩露。 儘管OpenAI研究人員否認了這一訊息，但網友們仍然對此感興趣。 根據 ChatGPT 的說法，"gpt-4.5-turbo"是 GPT-4 的乙個特殊版本，在速度和效率上都有所提公升，但在語言理解和生成能力上與 GPT-4 相當。 然而，OpenAI尚未公開此事"turbo"具體資訊。 雖然有網友質疑這只是汙染造成的錯覺，但還是有人在思考如何提高模型的效能。 儘管 GPT-4這 5 款的真實性備受爭議，但人們仍在期待 OpenAI 發布新模型。
總結：科學家團隊表示，他們已經能夠使大型人工智慧模型基本上可以在沒有人為干預的情況下自我複製。 他們專注於開發成本極低的微型人工智慧解決方案，這些解決方案可以嵌入到各種裝置中，為人們的生活帶來便利。 研究人員表示，他們的技術是一項突破，首次設計了全自動的AI模型設計過程。 未來，大規模AI和小規模AI將協同構建完整的智慧型生態系統。
總結：騰訊雲正式推出高效能應用服務“HAI”，實現GPU算力的快速開發和一鍵部署，讓使用者在不到10分鐘的時間內開發出自己的AI應用。 該服務還提供預裝的多種熱門機型，支援視覺化互動介面，以及多種算力連線方式。 此外，“HAI”還支援學術加速，提公升學術資源平台的速度。 通過騰訊雲的行業模型選擇商店，使用者可以快速生成自己的專屬模型。
摘要：來自中國科學技術大學和其他機構的聯合團隊提出了一種名為SciGuard的方法，以保護科學模型的人工智慧在生物學、化學和藥物領域不被濫用。 他們還建立了第乙個基準測試SCIMT-Safety，專注於化學科學領域的安全性。 實驗結果表明，SciGuard在防禦有害影響方面表現出色。 研究團隊發現，開源AI模型可以找到合成途徑來製造化學**，並指出大型語言模型也可以成為獲取危險資訊的工具。 SciGuard 使用大型語言模型驅動的代理，結合科學資料庫和模型，輔助 AI 模型進行風險控制。 研究團隊還提出了化學和生物科學領域的安全問答基準，測試表明SciGuard具有最好的防禦效果。 該研究呼籲全球合作，以加強對人工智慧技術的監管和完善。
總結：： OpenAI 宣布成立乙個新的“準備”團隊，旨在監控技術可能構成的潛在威脅，並防止其被用於製造危險**。 該團隊將繼續監測和測試OpenAI開發的技術，並向該公司發出警告。 根據指南，OpenAI 將只推出評級為“低”和“中”的模型。 至於超越人類智慧型的風險，OpenAI採取了更為妥協的立場。 該團隊還將招募***等領域的專家，以幫助公司了解應對重大風險的措施。 OpenAI還將允許第三方機構測試其技術。
本文介紹訓練語言模型的基礎知識和方法。 本文首先介紹了 Transformer 架構，這是一種用於語言建模的常見架構。 然後，介紹了三種LLMS的訓練方法：預訓練、微調和低秩適應。 預訓練是通過在大型資料集上訓練模型來獲取通用語言知識。 微調是指在預訓練的基礎上，使用特定於任務的小規模資料集來優化模型效能。 低秩自適應是解決微調過程中的計算資源問題，通過減少可訓練引數和記憶體需求來訓練更大的模型。 最後，介紹了Qlora方法，該方法可以進一步降低記憶體需求，實現在資源不足的硬體上訓練大規模模型。
在這篇部落格中，作者提供了有關微調的詳細分析和實用指南。 作者通過三個真實世界的用例研究了 LLAMA-2 模型，並證明通過微調可以顯著提高模型準確性（在某些情況下，甚至比 GPT-4 還要高）。 作者還描述了對LLAMA-2模型進行微調的步驟和方法，並比較了不同方法的優缺點。 整個部落格旨在幫助讀者更好地利用 LLAMA-2 模型來提高資料質量和評估流程，並快速應用人工智慧的最新進展。
更多AI工具請參考國內aibard123和github-aibard123