AI探索指南

  1. RT 外汇交易员

    RT 外汇交易员
    彭博发文介绍BloombergGPT,依托自身海量金融数据,构建了一个3630亿个标签的数据集,基于通用和金融业务的场景进行了混合模型训练。
    彭博称其在金融任务上超过了现有的模型(信息理解、情感分析、标注、实体命名等),而在通用场景上的表现则与之相当甚至优于现有模型。 https://arxiv.org/abs/2303.17564

  2. RT 白板报

    RT 白板报
    另外两幅,以后学美术的孩子课怎么办啊?

    白板报: 用贪官语录生成了一幅漫画。提示词:中式卡通,贪污官员站在他的房子前面,手持一张网,迫不及待地等待着经过的老母鸡。他满怀期望地瞪大了眼睛,而那只刚好在他够不到的范围之外的母鸡则冲着他咧嘴一笑。背景中,其他官员正在议论赤同福罕见的自白,他们的话泡里充满了陈词滥调。

  3. 微软提出的TaskMatrix.AI,想通过大模型和数百万个API来完成任务还是有意思的

    微软提出的TaskMatrix.AI,想通过大模型和数百万个API来完成任务还是有意思的。

    TaskMatrix.AI: Completing Tasks by Connecting
    Foundation Models with Millions of APIs

    链接:https://arxiv.org/pdf/2303.16434.pdf

    论文中提出的这个TaskMatrix.AI主要是想理解多模态的输入,然后生成代码,代码里面调用API来完成任务。 它有统一格式的API平台和任务库,方便开发人员定制模型,也方便大模型调用。

    TaskMatrix.AI拥有终身学习能力,可以通过学习组合模型和API来完成新任务,而且这是可以解释的。

    关键组件有四个:

    - 多模态对话模型
    - API 平台
    - API Selector
    - API Executor

    论文中还使用RLHF来提高多模态模型和API Selector的能力。

    能够完成的任务:

    - 视觉任务,比如 图像编辑,图像问答等
    - 多模态长内容生成,比如 生成图文
    - 自动化 比如:操控手机,浏览器
    - 访问云服务 比如: 发现新API
    - 控制物联网设备 比如:机器人,家用智能设备

    我的想法,大模型或者多模态模型出现确实提高了以前对话系统的能力,以前智能音箱大战畅想的很多东西都可以拿出来继续做。