大模型日报2024-05-05

近期大模型新闻报道了AI行业的技术竞赛,强调了小而专业的模型在细分领域的价值。同时,关于多语种模型、大型语言模型如Cedille和在非英语及生物信息学领域的应用研究引起了关注。斯坦福大学的研究表明AI可能已接近人类水平的智能。

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大模型日报
2024-05-05

大模型新闻:

  1. Tech's new arms race: The billion-dollar battle to build AI - 小型专业化模型可以为各种细分应用提供关键的、高效的能力,这是AI行业必须要支持的。来源:VentureBeat
  2. Generative AI on Agenda for Next CIECA Webinar - 此次的峰会主要讨论的是生成式AI的基础内容。 来源:FenderBender
  3. Better Siri is coming: what Apple's research says about its AI plans - 苹果正在努力解决模型世界的核心问题:一个模型的大小越大,其性能越好、应用范围越广,但他也可能会更加笨重、耗能和运行缓慢。来源:The Verge on MSN.com
  4. Stanford report claims AI has hit human-level intelligence, can perform at the level of a human - 斯坦福大学发布的一份新报告称,AI公司可能已经破解了通往AGI的第一步,可能已经有一个可以以人类水平进行表现的工作模型。来源:Firstpost

大模型论文:

  1. Lost in Translation: Large Language Models in Non-English Content Analysis - 探讨了多语种模型如何跨越英语和其他语言间的数据差距,并指出了使用大型语言模型进行内容分析的挑战。
  2. Cedille: A large autoregressive French language model - 提出了Cedille,一个面向法语的大型自动回归语言模型,它在一系列法语的零样本基准测试上的表现显著优于现有的法语语言模型。
  3. How Good are Commercial Large Language Models on African Languages? - 研究了商业大型语言模型在非洲语言上的表现,结果显示这些模型在非洲语言上的表现并不理想。
  4. Modelling Language - 论文认为大型语言模型可以作为科学模型对语言进行研究,提出了大型语言模型可以如何作为科学模型的观点。
  5. Large language models in bioinformatics: applications and perspectives - 探讨了大型语言模型在生物信息学中的应用,包括在基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析中的应用,并总结了大型语言模型在解决生物信息问题中的潜力和前景。
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