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12-20
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微軟研究發(fā)現(xiàn)使用 AI 會(huì)削弱批判性思維能力
人工智能可能有一天會(huì)讓人類變得過時(shí)——不過方式可能不是你想象的那樣。與其說 AI 會(huì)變得足夠優(yōu)秀以至于取代人類完成任務(wù)，不如說我們可能會(huì)變得如此依賴不完美的工具，以至于我們自己的能力逐漸退化。微軟和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員發(fā)布了一項(xiàng)新研究，發(fā)現(xiàn)人類越是依賴 AI 工具來完成任務(wù)，他們的批判性思維就越少，這使得在需要時(shí)更加難以調(diào)動(dòng)這些技能。研究
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微軟研究人員指出，并非所有token都符合需求
微軟研究人員挑戰(zhàn)了語言模型預(yù)訓(xùn)練的傳統(tǒng)方法，該方法在訓(xùn)練語料庫中的所有token上均勻應(yīng)用下一個(gè)token預(yù)測(cè)損失。他們提出了一種新的語言模型稱為RHO-1，該模型利用選擇性語言建模。SLM可以擴(kuò)展到監(jiān)督微調(diào)，以解決數(shù)據(jù)集中的噪聲和分布不匹配，并通過訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)調(diào)幫助性、真實(shí)性和無害性的參考模型來獲得在預(yù)訓(xùn)練期間獲得本地對(duì)齊的基本模型。
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微軟研究人員推新AI方法，用合成數(shù)據(jù)改進(jìn)高質(zhì)量文本嵌入
微軟公司的研究團(tuán)隊(duì)最近提出了一種獨(dú)特且簡(jiǎn)單的方法，用于生成高質(zhì)量的文本嵌入。這種新方法僅使用合成數(shù)據(jù)和極少的訓(xùn)練步驟，就取得了令人矚目的成果。該研究的訓(xùn)練過程極大地減少了對(duì)中間預(yù)訓(xùn)練的需求，相較于當(dāng)前的多階段系統(tǒng)，更加簡(jiǎn)潔高效。
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微軟研究人員推出WaveCoder：增強(qiáng)指令調(diào)優(yōu)與精煉數(shù)據(jù)生成
近期的研究表明，通過在高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，生成的模型可以在廣泛的任務(wù)上展現(xiàn)出色的能力?，F(xiàn)有的指令數(shù)據(jù)生成方法通常會(huì)產(chǎn)生重復(fù)數(shù)據(jù)，并且在數(shù)據(jù)質(zhì)量上不夠可控。未來的工作可能會(huì)探索不同任務(wù)和更大數(shù)據(jù)集之間的相互作用，以進(jìn)一步增強(qiáng)單任務(wù)性能和泛化能力。
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微軟研究推新型視覺基礎(chǔ)模型Florence-2:基于統(tǒng)一提示，適用各種計(jì)算機(jī)視覺和視覺語言任務(wù)
人工智能領(lǐng)域的趨勢(shì)是采用預(yù)訓(xùn)練、可調(diào)整表示的方法，為各種應(yīng)用提供任務(wù)不可知的優(yōu)勢(shì)。與此趨勢(shì)相呼應(yīng)，微軟研究推出了Florence-2，這是一款靈活的視覺基礎(chǔ)模型，通過統(tǒng)一提示式表示成功應(yīng)對(duì)了計(jì)算機(jī)視覺中的挑戰(zhàn)。如果您喜歡他們的工作，請(qǐng)查看論文，并加入他們的社交媒體群體，獲取最新的人工智能研究新聞和有趣的項(xiàng)目。
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微軟研究員發(fā)布EmotionPrompt方法:增強(qiáng)多語言模型的情感智能
微軟研究員最近發(fā)布了名為“EmotionPrompt”的研究成果，旨在增強(qiáng)多語言模型的情感智能。情感智能被認(rèn)為是人類素質(zhì)的一個(gè)關(guān)鍵組成部分，它涵蓋了情感理解、情感處理以及如何利用情感數(shù)據(jù)來指導(dǎo)邏輯和分析過程，如問題解決和行為管理。這項(xiàng)研究為多語言模型的情感智能潛力提供了初步的研究，有望在各種應(yīng)用領(lǐng)域取得進(jìn)展。
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微軟研究員推LoRAShear技術(shù)：高效對(duì)大語言模型結(jié)構(gòu)化剪枝
微軟的研究人員近日推出了一項(xiàng)名為L(zhǎng)oRAShear的創(chuàng)新技術(shù)，旨在剪枝大型語言模型并實(shí)現(xiàn)知識(shí)的高效恢復(fù)。LLMs在處理文本數(shù)據(jù)和迅速檢索相關(guān)信息方面表現(xiàn)出色，廣泛應(yīng)用于搜索引擎和問答系統(tǒng)。未來的工作將集中在解決這些挑戰(zhàn)，為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展提供更多的支持。
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微軟研究人員用兒童故事進(jìn)行訓(xùn)練：微型語言模型進(jìn)入成熟期
學(xué)習(xí)英語并不容易，許多學(xué)生都深有體會(huì)。但當(dāng)學(xué)生是一臺(tái)計(jì)算機(jī)時(shí)，有一種方法表現(xiàn)出奇地出色：只需將大量來自互聯(lián)網(wǎng)的文本輸入到一個(gè)名為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨大數(shù)學(xué)模型中。他們的研究結(jié)果暗示了可能有助于訓(xùn)練更大型模型并理解其行為的新研究方向。
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微軟研究表示 GPT-4 已足夠應(yīng)對(duì)醫(yī)療任務(wù)
本文概要:1.微軟研究認(rèn)為GPT-4足夠應(yīng)對(duì)醫(yī)療任務(wù)，可以加速醫(yī)療流程并提高效率。2.GPT-4在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出了令人印象深刻的能力，可以處理大規(guī)模的非結(jié)構(gòu)化患者數(shù)據(jù)。這一愿景代表了基于證據(jù)的精確健康的夢(mèng)想，大型語言模型將在推動(dòng)我們走向這個(gè)激動(dòng)人心且具有變革性的未來中發(fā)揮關(guān)鍵作用。
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微軟研究員質(zhì)疑Bard數(shù)據(jù)集包括Gmail郵件：谷歌迅速澄清
在谷歌宣布生成式AI+Bard開啟公測(cè)后，微軟研究院首席研究員Kate+Crawford在社交媒體發(fā)布文章，質(zhì)疑Bard的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集調(diào)用了Gmail的數(shù)據(jù)。Crawford質(zhì)疑谷歌為了訓(xùn)練AI，侵犯了所有使用Gmail用戶的隱私。如果谷歌在Bard的訓(xùn)練集中加入了Gmail的數(shù)據(jù)，將對(duì)大量用戶的個(gè)人隱私數(shù)據(jù)，甚至是企業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)，造成泄露。
