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2024-08-15 15:55:58
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AIbase
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Llama 8B 用搜索引擎打败GPT-4o?新发现颠覆了AI界的游戏规则!
新研究揭示了大型语言模型(LLM)通过搜索功能显著提升性能的潜力,特别是在Python代码生成任务上,参数量仅为8亿的Llama3.1模型在经过100次搜索后,其表现与GPT-4o不相上下。这一发现与Rich Sutton在2019年的观点相呼应,即计算能力提升下,通用方法和搜索、学习策略的结合尤为重要。研究者发现,增加推理阶段的重复采样次数能显著提高模型在数学、推理和代码生成等领域的表现。实验中,使用100个小型Llama模型进行搜索,实现了超越GPT-4o的性能。作者通过vLLM库进行批量推理,利用10个A100-40GB GPU,实现了40k tokens / 秒的输出速度。在HumanEval基准测试中,GPT-4o的pass@1成绩为90.2%,而经过搜索优化的Llama3.18B模型在重复采样数为100和1000时,分别达到90.5%和95.1%的成绩,优于GPT-4o。实验表明,较小模型通过搜索优化,能在特定领域超越大型模型,强调了搜索在提升生成模型性能中的关键作用。
2023-11-29 16:28:20
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首尔国立大学研究人员引入强化学习革新数字艺术拼贴
["研究人员利用强化学习训练 AI 代理人自主创建真正的拼贴艺术品","强化学习模型通过与画布互动来学习拼贴艺术品的创作过程","通过用户研究和基于 CLIP 的评估证明了其在 AI 生成的艺术方面的出色性能"]