/
优化模型 关键字列表
新技术帮助大语言模型控制思维链长度，在不增加计算成本的情况下优化推理能力
研究人员提出了一种名为长度控制策略优化(LCPO)的训练技术，可以让开发者更好地控制大语言模型的思维链长度。这种方法通过在训练过程中引入长度约束，使模型能够在保持准确性的同时生成更简洁的推理过程。实验表明，采用LCPO训练的模型在准确性和成本之间提供了平滑的权衡，并且在相同推理长度下可以超越更大的模型。这项技术有望大幅降低企业应用中推理的成本。
简洁致胜：Chain of Draft 技术有望在提升性能的同时将 AI 成本削减 90%
Zoom Communications的研究团队开发了一种突破性技术，能够显著降低人工智能系统在处理复杂推理问题时所需的成本和计算资源，可能会改变企业大规模部署AI的方式。该方法称为草稿链（Chain of Draft，CoD），使大型语言模型能够用最少的文字解决问题——所需文本仅为当前方法的7.6%，同时保持或甚至提高准确性。研究结果上周在arXiv研究库中发表。
研究发现：训练大语言模型进行推理任务并不需要海量数据
{一项来自上海交通大学的研究表明，大型语言模型（LLMs）可以在不依赖大数据集的情况下学习复杂的推理任务。研究结果显示，仅需少量精心挑选的示例，就能训练LLM完成原本认为需要数万个训练实例的任务。这种高效性源于现代LLM在预训练阶段获得的内在知识。随着新的训练方法变得更加数据和计算高效，企业可能能够在不需要大型AI实验室资源的情况下创建定制模型。}
为什么在推理型大语言模型中使用思维链提示可能会适得其反
本文探讨了链式思维提示技术在生成式AI和大语言模型中的应用。作者指出,新一代AI模型已内置链式思维功能,无需额外要求。但显式使用该技术可能导致重复、延迟或错误。文章就如何正确使用链式思维提示给出了建议,以充分发挥AI的推理能力。
AI 如何助力营销人员提升工作效率
AI 正在彻底改变营销领域，帮助企业更高效地分析数据、与客户互动、创作内容和优化活动。从个性化营销到预测分析，AI 使营销人员能够实现前所未有的效率和效果，重新定义了营销策略，推动了全面的业务成果。
白皮书
京公网安备 11010802021500号
