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

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

这一点很重要，首先，因为机器学习研究中的模式通常是有人建立了一种技术，其他人找到了使它更好地工作的方法，然后其他人随着时间的推移对其进行调整，同时增加计算以产生比你开始时更好的结果。这是一个自我限制的过程，因为实际上您只能将这么多的计算用于给定的任务。尽管 Midjourney 和 Stable Diffusion 等流行工具使用的扩散模型可能看起来是我们所拥有的最好的，但下一个东西总是会出现——

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

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

Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理的任务转换为语言模型任务？就是所有任务都可以被统一建模，任务描述与任务输入视为语言模型的历史上下文，而输出则为语言模型