为了评估LLM对临床知识的编码程度并评估其在医学中的潜力,研究者策划了MultiMedQA,这是一个由七个医学问答数据集组成的基准,包括六个现有数据集:MedQA、MedMCQA、PubMedQA、LiveQA、MedicationQA和MMLU临床主题。为了使用MultiMedQA评估LLM,研究者建立在PaLM、5400亿参数(540B)LLM及其指令调优变体Flan-PaLM的基础上。...
最近,自动化所自然语言处理团队构建了一种同步双向序列生成模型(SBSG),不仅刷新了计算机“说话”的极限,也挑战了人类说话的极限:同时顺着说和倒着说,到中间点结束。该算法可应用于机器翻译和自动摘要,不仅显著提升了文本生成的效率,还改善了生成文本的质量。 当前,基于编码器-解码器结构的序列生成模型广泛应用于自然语言生成任务,例如神经机器翻译、摘要生成等。...
据安徽省量子计算工程研究中心副主任窦猛汉介绍,自动驾驶的研究者可使用新框架,开发在自动驾驶领域的新算法,加快训练速度;自然语言处理的研究者也可用其开发新算法,提高算法对语言的理解能力。新框架使中国量子计算机和经典计算机的“协同学习”能力再进一步,将有力推动各行业经典算力和量子新算力的协同应用落地。...
“首先是对语言模型基座进行架构优化,这面临输入长度、中文编码、多模态接入等挑战;其次是指令微调,其难度远高于预训练,而让模型的回答‘对齐’人类思维习惯也非常困难;最后才是能力强化。”邱锡鹏说,“当语言模型向人类的价值观和思维方式对齐,并应用于真实世界,无疑将颠覆各个行业生态。 ”...
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