本文研究了通过输入增强来提高大语言模型个性化内容推荐性能的各种提示策略。提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。实验结果表明,将原始内容描述与LLM使用这些提示策略生成的增强输入文本相结合,可以提高推荐性能。这一发现强调了在大语言模型中融入多样化的提示和输入增强技术以提高个性化内容推荐能力的重要性。本文研究了利用

基于Transformer的方法在低级别视觉任务中，如图像超分辨率，表现出了令人印象深刻的性能。Transformer的潜力在现有网络中仍未得到充分发挥。为了激活更多的输入像素以实现更好的重建，提出了一种新的混合注意力Transformer(HAT)。它同时结合了通道注意力和基于窗口的自注意力方案，从而充分利用了它们各自的优势，即能够利用全局统计和强大的局部拟合能力。此外，为了更好地聚合跨窗口信息

few-shot prompting的emergent主要体现为模型在没有达到一定规模前，得到的表现较为随机，在突破规模的临界点后，表现大幅度提升。虽然本文主要探究模型超过一定规模后出现emergent ability, 但模型仍然有可能通过数据，算法的改进在更小规模出现emergence. 比如在BIG-Bench任务上，LaMDA在137B，GPT-3在175B上出现emergent abil

综上所述，GPT是自然语言处理领域中最强大的模型之一，它的出色表现已经使得它在各种应用场景中得到了广泛的应用。

更重要的是，通过在多个时间步链接 Consistency Models 模型的输出，该方法可以提高样本质量，并以更多计算为代价执行零样本数据编辑，类似于扩散模型的迭代优化。前面我们已经提到，OpenAI 的这项研究主要是图像生成方面的，大家或多或少的都听过这项技术，例如最近热门的 Midjourney 和 Stable Diffusion，它们大都采用扩散模型，由于其生成的图片效果惊艳，很多人都将

3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。采用SkyPilot托管的Spot实例来降低成本，将7B模型的训练成本从500美元降低到约140美元，将13B模型的训练成本从约1000美元降低到300美元。根据LLaMA模型的许可，权重将以delta的形式发布。为了比较不

相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。在未来的发展中，我们可以看到GAN的模型结构和训练方法不断改进，生成模型的质量和多样性不断提高，从而更好地服务于各个领域的应用。GAN在图像生成中的应用最为广泛。GAN在图像生成、文本生成、语音生成等领域都取得了很好的应用效果，未来的发展趋势将是在更广泛的领域中应用，例如医疗、金融、教育等领域。GAN目前主要

不过图像生成真正进入全民化还要数Stable Diffusion的开源，仅在消费级的GPU上即可运行，用户可以在自己的数据集上进行微调，也不用忍受各大绘画网站为了「安全」设立的各种过滤词表，真正实现了「绘画自由」。通过将图像形成过程分解为自动编码器去噪的顺序应用，扩散模型实现了对图像数据和其他数据的最新合成结果，并且扩散模型的公式能够接受一个引导机制来控制图像生成过程，而不需要重新训练。为了能够在

上一个示例中，演示的系统提示「以下是人类和人工智能之间的友好对话...... 」实际上是过时的，早在 InstructGPT 时代就已经使用了，在 ChatGPT 中的效果要差得多。LangChain 确实有 Custom Agent 和 Custom Chain 的功能，所以你可以在堆栈的某些部分重写逻辑（也许文档很少），这可以解决我遇到的一些问题，但在这一点上，你会感觉到 LangChain

ChatGPT、GPT-4等大型AI模型和应用在全球范围内风靡一时，成为技术产业革命和AGI（Artificial General Intelligence）发展的基础。不仅科技巨头竞相发布新品，许多来自学术界和产业界的人工智能专家也加入了相关的创业浪潮。生成式 AI 每天都在快速迭代，不断完善！然而，OpenAI 并没有将其模型开源，这让许多人对它们背后的技术细节感到好奇。