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揭示语言大模型的采样过程

作者 | Chip Huyen OneFlow编译 翻译|杨婷、宛子琳 机器学习模型具有概率性。对于同一个问题,机器可能会给出不同回答,以“世界上最棒的美食是什么?”这一问题为例。假如我们间隔一分钟,对同一个人提问,这个人两次给出的回答应该是相同的;但如果我们分两次问模型同样的问题,它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%,意大利菜最好吃的概率为30%,那么相应的,模型会有70%的概率回答越南菜,30%的概率回答意大利菜。 这种概率特性使人工智能在创造性任务中大放异彩。创造力不就是超越常规可能、跳出思维框架的能力吗? 然而,这种概率性也会导致不一致(inconsistency)和幻觉问题。对于依赖事实的任务而言,这是致命的。 近期,本文作者调研了一家人工智能初创公司三个月的客户支持请求,发现五分之一的问题是用户不理解或不知道如何处理这种概率特性导致的。 要理解AI响应的概率性,就需要了解模型生成响应的方式,即采样(或解码)过程。本文包括以下三部分: 采样:采样策略和采样变量(包括温度、Top-k和Top-p)。 测试时采样:采样多个输出,以帮助提高...

北大开源 aiXcoder-7B 最强代码大模型

源自北京大学软件工程研究所的 aiXcoder 团队宣布,推出全新自研 aiXcoder-7B 代码大模型;聚焦真实开发场景,专为企业私有部署设计。其中,aiXcoder-7B Base 版将开源共享给开发者,并陆续在 Github、Gitee、Gitlink 等平台上线。 公告称,在多个主流评估标准评测集中,无论是代码生成、代码补全还是跨文件上下文代码生成效果,aiXcoder-7B模型均有极佳表现,甚至超越参数量大5倍的34B代码大模型,已达到当前SOTA水准,堪称最适于实际编程场景的基础模型。 在 HumanEval(由 164道Python编程问题组成)、MBPP(由974个 Python编程问题组成)和 MultiPL-E(包含了18种编程语言)等主流代码生成效果评估测试集上,aiXcoder 7B 准确率显著超越当前同级别代码大模型。 在Santacoder(Ben Allal et al., 2023) 提出的考虑上下文补全评测集上,aiXcoder-7B Base版在与 StarCoder 2、CodeLlama 7B/13B、DeepSeekCoder 7B 等主流同...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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