9月30日

MIT最新研究：多个AI协作有助提高大模型推理能力和准确性

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）研究团队发现，多个语言模型协同工作胜过单一模型，多个AI协作有助于提高大型语言模型的推理能力和事实准确性。每个语言模型都生成对给定问题的回答，然后整合来自其他代理的反馈，以更新自己的回应。最终，多个模型的解决方案通过投票达成一致的最终输出。这一过程有点像小组讨论。当地时间9月18日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的团队在其官网更新了一项研究：发现多个语言模型协同工作胜过单一模型，多个AI协作有助于提高大型语言模型的推理能力和事实准确性。简单而言，这项研究利用多个AI系统互相协作，以协商、辩论的方式以达成对给定问题的最佳答案。这种方法提高了大语言模型对事实数据的依从性和改进决策的能力。大型语言模型（LLM）长期存在的问题之一是，其生成的回答不一致，可能有不准确和错误的推理。而新方法允许每个智能体（agent）积极评估其他智能体的回答，并利用这些集体反馈来完善自己的回答。这一过程包括多轮的回应生成和批判，每个语言模型都生成对给定问题的回答，然后整合来自其他代理的反馈，以更新自己的回应。最终，多个模型的解决方案通过投票达成一致的最终输出。这一过程有点像小组讨论，个体一起努力达成一致和合理的结论。来源：微信公众号【机器人全球资讯】

法国初创公司 Mistral AI 免费发布高性能语言模型 Mistral7B

Mistral AI，一家法国人工智能初创公司，最近发布了一款性能优越的语言模型 Mistral7B，并免费向所有人提供使用。这一模型的性能在同等规模的模型中表现出色，用户可以完全免费下载和使用，没有任何限制。据悉， Mistral7B 模型可以通过多种方式下载，包括一个13.4GB 的 torrent 文件，目前已有几百个播种器提供下载。此外，该公司还创建了 GitHub 存储库和 Discord 频道，用于协作和故障排除。该模型基于 Apache2.0许可证发布，除了归属之外，没有任何使用或复制的限制。Mistral7B 模型是对其他小型语言模型的改进，以相对较低的计算成本提供了类似的功能。尽管基础模型如 GPT-4能够完成更多任务，但价格昂贵且难以运行，通常只能通过 API 或远程访问使用。尽管 Mistral7B 模型可以被任何人免费使用，但与开源模型有所不同。模型的开发和数据集都是私人的，而该模型的免费使用是 Mistral 商业模式的一部分。Mistral 还计划推出付费产品，提供权重和代码源作为白盒解决方案。来源：凤凰新闻-站长之家