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谷歌推出 Cappy “打分”框架，可评估 AI 准确性“教模型更聪明”
据谷歌官方新闻稿，谷歌近日推出了一项名为 Cappy 的模型打分框架，该框架以 RoBERTa 语言模型为基础，主要用于检测模型输出的内容，并为相关内容打分，之后相关分数将会作为参考基准让模型学习，从而让模型更聪明。▲ 图源 谷歌官方新闻稿（下同）此外，Cappy 框架也可以作为大语言模型的“候选机制”，该框架可以内置在模型中，并对模型预输出的内容生成分数，并选择分数最高的回应作为最终输出，以提高大语言模型输出内容的正确性。研究人员提到，相对于业界其他方案，Cappy 框架的 RAM 用量更低，这是由于相关框架无需
1句指令+5美元+20分钟，就能训练出小型专业模型，Prompt2Model了解一下
大规模语言模型（LLM）使用户可以借助提示和上下文学习来构建强大的自然语言处理系统。然而，从另一角度来看，LLM 在特定自然语言处理任务上表现存在一定退步：这些模型的部署需要大量计算资源，并且通过 API 与模型进行交互可能引发潜在的隐私问题。为了应对这些问题，来自卡内基梅隆大学（CMU）和清华大学的研究人员，共同推出了 Prompt2Model 框架。该框架的目标是将基于 LLM 的数据生成和检索方法相结合，以克服上述挑战。使用 Prompt2Model 框架，用户只需提供与 LLM 相同的提示，即可自动收集数据
人工智能框架生态峰会2023成功举办
[2023年6月16日，中国，上海] 今日，人工智能框架生态峰会在上海举办。峰会现场，昇思MindSpore携手行业用户与伙伴带来人工智能框架的最新进展与系列重磅发布，包括18家AI顶尖企业、学会、高校与科研院所联合发布《共建人工智能框架生态倡议》、昇思MindSpore开源社区理事会成立、上海昇思AI框架&大模型创新中心正式启动及首批22家单位入驻、全模态大模型“紫东.太初2.0”正式发布等。本次峰会以“一起昇思 无尽创新”为主题，全面聚焦人工智能框架生态发展，推动人工智能产业创新，共吸引来自AI产业界超过500
飞桨超越TensorFlow，中国开源框架市场格局迎来变化
百度稳居中国深度学习平台市场综合份额第一。
ChatGPT背后的开源AI框架Ray，现在值10亿美元
最近一段时间，文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴：ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心，不过很少有人知道在其背后，一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。