2401_85233349的博客

我们可以将相同的原则应用于 APE，但我们首先需要解决的事实是，提示是一种不同类型的超参数，因为它是基于文本的。但是，如果我们有一个永不疲倦的工具，能够生成无数各种风格的提示，同时不断改进它们，那会怎样？OPRO 会跟踪所有之前提示的分数，并根据它们在优化轨迹中的表现对这些提示历史进行排序，这成为一个宝贵的信息来源，可引导优化器 LLM 找到更有效的提示。正如我们现在所看到的，设计有效的提示可以显著影响 LLM 的表现，但手动调整和试验的过程可能非常耗时，而且难以扩展。当然，我们的实现只是一个起点。

GPT-4 Vision 与 MongoDB 的集成，尤其是后者的矢量搜索功能，为零售业提供了一个强大的工具。这是一种革命性的零售体验，由一款创新应用实现，该应用将生成式 AI 的强大功能（特别是GPT-4 Vision 等多模态模型）与 MongoDB 强大的数据管理功能相结合。利用此类应用程序的零售商可以期望在竞争激烈的数字市场中实现更高的效率、更高的转化率，并最终实现更强劲的财务业绩。用户上传他们喜欢的服装或配饰的图片，应用会从零售商的库存中提供类似的选择。该应用程序的影响远远超出了技术创新的范围；

AI 模型的输出都是推理。换句话说，这些输出是有根据的猜测，我们永远无法真正确定输出是否正确。在传统的机器学习环境中，我们通常可以计算 ROC AUC、RMSE 等指标，以确保模型随着时间的推移保持高性能。

人工智能（AI）和机器学习（ML）正以前所未有的速度改变我们的世界。为了支持这些技术的进步，计算能力的需求也在不断增加。2023年3月，AWS和NVIDIA宣布了一项深度合作，重点是构建最具可扩展性的按需AI基础设施，专为训练日益复杂的大型语言模型（LLM）和开发生成式AI应用程序进行了优化。这篇文章将深入探讨这次合作的细节以及其带来的创新性产品 — — Amazon EC2 P5实例。

大型语言模型日益强大。从 BERT 到 GPT-3 再到 PaLM，这些人工智能巨头正在突破自然语言处理的极限。但你有没有想过，是什么推动了它们能力的飞速提升？

规划。