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LLMs 如何处理相互矛盾的指令?指令遵循优先级实验

编者按:想象一下,你正在开发一个 AI 助手,突然发现 system message 和用户提示词存在冲突,这时 AI 会听谁的?这种情况不仅困扰着开发者,还可能导致 AI 系统的不稳定和不可预测,影响用户体验和系统可靠性。 本文作者通过一系列精心设计的实验,深入探讨了 GPT-4o 和 Claude-3.5 等顶尖大语言模型在面对 system message、prompt 和 few-shot examples 相互矛盾时的行为模式。研究结果揭示了一个令人惊讶的事实:即使是最先进的 AI 系统,在处理矛盾指令时也表现出了不一致性,其行为难以准确预测。 实验结果如下: 当 prompt 的指令与 few-shot examples 矛盾时,模型没有表现出明显的偏好。 当 system message 与 few-shot examples 矛盾时,GPT-4o 倾向于遵循 system message,而 Claude-3.5 表现出随机性。 当 system message 与 prompt 的指令矛盾时,两个模型都倾向于遵循 prompt 指令。 在三者都矛盾的情况下,GPT-4...

Serverless GPU:助力 AI 推理加速

本文整理自 2024 云栖大会,阿里云智能集团高级技术专家聂大鹏、NVIDIA 解决方案架构师金国强演讲议题《Serverless GPU:助力 AI 推理加速》 近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。 AI 落地的三大难题与趋势 成本高昂: GPU 资源利用率低下,因缺乏 GPU 虚拟化、业务潮汐效应及资源调度问题,导致昂贵的 GPU 显卡未能充分利用。 弹性受限: 自建 GPU 集群难以应对流量波动,尤其在实时推理和离线任务处理时,缺乏快速弹性扩展能力。 运维复杂: AI 团队不愿承担 GPU 集群的管理和维护,涉及硬件软件维护、故障处理及多业务混部问题。 趋势显示,用户自建 GPU 集群正向云平台 Serverless 形态转变,期望通过低成本、高弹性和免运维方式,专注于业务价值创造。 Serverless GPU 算力创新:助力 AI 落地降本 Serverless ...

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