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GenerativeAI:FriendorFoe?IntroductionArtificialintelligence(AI)israpidlychangingtheworldaroundus,andthewritingandpublishingindustriesarenoexception.GenerativeAI,atypeofAIthatcancreatenewtext,ishavingamajorimpacton

GoodfellowI,Pouget-AbadieJ,MirzaM,etal.Generativeadversarialnets[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2014,27.引用：61648原作者代码：GitHub-goodfeli/adversarial:Codeandhyperparametersforthepaper"GenerativeAdversarialN

在上期文章，我们探讨了如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型。本期文章，我们将重新回到文本生成的大模型部署场景，探讨如何在AmazonSageMaker上部署具有400亿参数的Falcon40B开源大模型。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开

在上期文章，我们对比了在AmazonSageMaker上部署大模型的两种不同的部署方式。本期文章，我们将探讨两个目前大语言模型领域的开发者们都关注的两个热门话题：大型语言模型（LLM）的高效微调和量化。 微调大型语言模型允许开发者调整开源基础模型，从而提高特定领域任务的性能。接下来的

在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程(PromptEngineering)、反向提示(NegativePrompting)等内容。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案

在上一期的文章中，探讨了在 AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。而从本期开始，我们将一起尝试在更深的知识维度，继续探究生成式AI这一火热的新知识领域。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开

一、论文基本思想Figure1:Generativeagentscreatebelievablesimulacraofhumanbehaviorforinteractiveapplications.Inthiswork,wedemonstrategenerativeagentsbypopulatingasandboxenvironment,reminiscentofTheSims,withtwenty-fiveagents.Use

人类善于分析事物。但是现在看来，机器很有可能做得更好。机器可以不知疲倦夜以继日地分析数据，不断从中找到很多人类场景用例的模式：信用卡欺诈预警、垃圾邮件检测，股票价格预测、以及个性化地推荐商品和视频等等。他们在这些任务上变得越来越聪明了。这被称为“分析人工智能（Analytic

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在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（LargeLanguageModels，或简写为LLMs）。亚马

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"JeonJ,LeeK,OhS,etal.Gradientinversionwithgenerativeimageprior[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2021,34:29898-29908."  本文提出了一种基于预训练模型的梯度反演方法。该方法通过使用潜在空间搜索优化维度较低的特征向量，减少

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流行的技术名词按发音难度排序，ChatGPT肯定排在前面。到底它为什么叫做ChatGPT呢？先说GPT：GenerativePre-TrainingTransformerGenerative生成式虽然我们已经习惯

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