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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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恭喜 Claude 融资新一轮,有钱了该多开放一些 API 了吧 😂
Anthropic: We are pleased to announce that we have raised $450 million in Series C funding led by @sparkcapital with participation from @Google, @SalesforceVC, @sound_ventures_, Zoom Ventures, and others.
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RT AI 托我给您带个话
孙燕姿首次回应 「AI 孙燕姿」现象,认为新技术将威胁到人类创造的工作和唱歌行业。
她表示做自己已足够,而面对这突如其来的 AI 攻势,她形容自己就像一个吃着爆米花、坐在电影院最好位置上的人。
🔗 https://www.makemusic.sg/new-blog/wodeai
孙燕姿首次回应 「AI 孙燕姿」现象,认为新技术将威胁到人类创造的工作和唱歌行业。
她表示做自己已足够,而面对这突如其来的 AI 攻势,她形容自己就像一个吃着爆米花、坐在电影院最好位置上的人。
🔗 https://www.makemusic.sg/new-blog/wodeai
我不知道为什么吴恩达和 OpenAI 合作的Prompt Engineering 视频课程这么受推崇。看完我只有两个字:就这??
尽管有 OpenAI 的人参与,属于官方课程,但实在太浅了。
相比较而言,微软推出的 Prompt 帮助文档有用不少,并且是文字稿,方便反复琢磨。
从权威性来说,以微软现在的身份,至少也算是半官方文档了。
一直推荐大家用的划词翻译软件 BoB 不支持win 和linux,现在有了一个方案,支持所有PC平台。
POT:🌈一个跨平台的划词翻译软件
支持 DeepL,Google,OpenAI 接口。
支持各种插件,扩展性很强。 https://github.com/pot-app/pot-desktop
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吹的太过了,实际上是一篇有启发的小作文。
在对齐方面微调模型只需要很少量的高质量数据集就能出不错的效果。
而且这些高质量数据集编写起来需要编写者的知识水平也是极高的。
这些高质量数据集的成本未必就比大量的低质量数据集成本低。
但是如果有一个高知人类共建的高质量数据集,大家都会受益。
Yann LeCun: LIMA :
LLaMA 65B + 1000 supervised samples = {GPT4, Bard} level performance.
From @MetaAI
https://arxiv.org/abs/2305.11206
在对齐方面微调模型只需要很少量的高质量数据集就能出不错的效果。
而且这些高质量数据集编写起来需要编写者的知识水平也是极高的。
这些高质量数据集的成本未必就比大量的低质量数据集成本低。
但是如果有一个高知人类共建的高质量数据集,大家都会受益。
Yann LeCun: LIMA :
LLaMA 65B + 1000 supervised samples = {GPT4, Bard} level performance.
From @MetaAI
https://arxiv.org/abs/2305.11206
几千年前,《圣经旧约》记载,上帝为了阻止人类的巴别塔计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,计划因此失败,人类自此各散东西。
几千年后,人类运用《圣经新约》的文本和语音资料,做出了能让1000多种语言互通的 AI 模型。
再过几千年,也许会成为一个从旧神到新神的历史传说。
orange.ai: 这项研究的关键是使用了一个巧妙的宗教语言数据集:
- 目前最大的语音数据集仅涵盖100种语言
- 但是圣经等宗教文本已经被翻译而且有公开的录音
- 我们创建了包含1100+语言的圣经新约数据集,每种语言32小时的数据
- 在纳入其他基督教读物的无标签录音后,将可用语言数量增加到4000+
几千年后,人类运用《圣经新约》的文本和语音资料,做出了能让1000多种语言互通的 AI 模型。
再过几千年,也许会成为一个从旧神到新神的历史传说。
orange.ai: 这项研究的关键是使用了一个巧妙的宗教语言数据集:
- 目前最大的语音数据集仅涵盖100种语言
- 但是圣经等宗教文本已经被翻译而且有公开的录音
- 我们创建了包含1100+语言的圣经新约数据集,每种语言32小时的数据
- 在纳入其他基督教读物的无标签录音后,将可用语言数量增加到4000+
Meta 真的把语言研究透了
今天推出 Massively Multilingual Speech
- 为 1,100 多种语言推出语音转文本、文本转语音等功能,语言转文本的错误率只有 Whisper 的一半
- 为 4000 多种语言训练的语言识别模型,仅有6.1%的错误率
- 这项研究的关键是使用了一个巧妙的宗教语言数据集:
1/3 🧵
今天推出 Massively Multilingual Speech
- 为 1,100 多种语言推出语音转文本、文本转语音等功能,语言转文本的错误率只有 Whisper 的一半
- 为 4000 多种语言训练的语言识别模型,仅有6.1%的错误率
- 这项研究的关键是使用了一个巧妙的宗教语言数据集:
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