#LLM

S&P Global запускає ШІ-бенчмарк для фінансової індустрії

S&P Global, світовий лідер у галузі фінансової аналітики, оголосив про запуск S&P AI Benchmarks від Kensho — інструменту, що покликаний стати новим стандартом для оцінки продуктивності великих мовних моделей (LLM) у сфері фінансів.

Cohere AI випустила модель з 104 мільярдами параметрів з просунутими можливостями

Остання інновація C4AI Command R+ від Cohere AI стає основою для майбутніх змін, визначаючи напрямки розвитку та можливостей технології штучного інтелекту. Маючи вражаючу кількість параметрів у 104 мільярди, ця вдосконалена модель стає поряд з такими гігантами як Claude-3, Mistral-large та GPT-4 Turbo, демонструючи високу продуктивність у низці когнітивних та обчислювальних завдань.

JetMoE-8B досягає рівня LLaMA2 і демократизує навчання та інновації в галузі ШІ

У сфері розвитку штучного інтелекту, де досягнення часто сприймаються як привілей технологічних гігантів зі значними фінансовими ресурсами, нещодавня співпраця між Лабораторією комп’ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (CSAIL) та Myshell AI спростувала це уявлення.

Anthropic дослідив багатоспробний джейлбрейк

Нещодавні викриття про техніку джейлбрейку з багатьма спробами пролили світло на критичний аспект великих мовних моделей, який створює потенційні ризики у сфері ШІ. Дослідження Anthropic щодо цього методу злому та його наслідків є одночасно інформативними та тривожними.

Кількість зломів внутрішніх чат-ботів зі ШІ за допомогою ASCII-арту зростає

Зростання внутрішніх загроз, спрямованих на чат-ботів зі штучним інтелектом, виявило вразливі місця в існуючих заходах безпеки. Одне з останніх відкриттів, ArtPrompt, показує, як зловмисники можуть використовувати обмеження великих мовних моделей (LLM), використовуючи ASCII-арт задля обходу заходів безпеки.

АІ Sakana відкриває нові архітектури для генеративних моделей

Японський стартап Sakana AI, що базується в Токіо, розробив нову методику під назвою Evolutionary Model Merge для автоматичного створення генеративних моделей. Цей підхід натхненний природним відбором і полягає в об'єднанні частин існуючих моделей для створення більш ефективних.

Як дослідники з UC Berkeley, ICSI та LBNL підвищують продуктивність великих мовних моделей

Методологія LLM2LLM, запропонована дослідницькою групою Каліфорнійського університету в Берклі, Інститутом корпоративних секретарів Індії та Національною лабораторією Лоуренса Берклі, пропонує новий підхід до розширення можливостей великих мовних моделей у сценаріях з низьким рівнем даних.