UC伯克利研究人员推出Ghostbuster:用于检测 LLM 生成文本的最先进 AI 方法
LLM,如ChatGPT,可以轻松地产生各种流利的文本,但是它们的准确性有多高呢?语言模型容易产生事实错误和幻觉,这让读者在决定是否相信一个信息来源时知道是否使用了这些工具来做新闻文章或其他信息文本的幽灵写作。这些模型的发展也引发了对文本的真实性和原创性的担忧,许多教育机构也限制了ChatGPT的使用,因为内容很容易生成。这对于那些依赖于AI生成内容做出决策的用户来说,具有重要的意义。
谷歌DeepMind新方法Gecko,为测试AI图像生成器引入严格新标准
谷歌DeepMind最近的研究示了当前我们对文本到图像AI模型性能评估的隐藏局限性。在其发布在预印本服务器ariv上的研究中,他们引入了一种全新的方法称为“Gecko”,承诺提供一个更全和可靠的基准,以评估这一蓬勃发展的技术。Gecko为我们展示了如何做到这一。
NVIDIA提出 Tied-Lora:提高LoRA方法的参数效率 用13%参数实现性能与标准LoRA方法相媲美
一组来自NVIDIA的研究人员近日提出了一种名为Tied-LoRA的新技术,旨在改善低秩适应方法的参数效率。该方法采用了权重绑定和选择性训练的策略,以寻找性能和可训练参数之间的最佳平衡。讨论与其他参数效率方法的限制和比较对于确定未来探索的潜在领域至关重要。