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Jack Morris
博士研究@cornell // 语言模型、信息论、人工智能科学
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Jack Morris
5 小时前
这篇文章完全是错误的信息 LLMs 是有损压缩器!用于 *训练数据*。 LLMs 无损压缩 *提示*,内部处理。这就是这篇论文所展示的。 来源:我是“语言模型反演”的作者,这篇原始论文的作者。
Garry Tan
18 小时前
大型语言模型(LLMs)并不是“模糊的意义压缩器”,而是“完美的结构重组器”。这表明它们更像是动态的、可逆的加密系统,而不是摘要工具。 模型并不会忘记;它只是重新表示。 在这些系统中,“理解”可能不是压缩,而是几何——以使关系可计算的方式组织信息,而不失真。
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2.03K
Jack Morris
8 小时前
有用的启发式 最佳研究问题是: (A) 足够不明显,以至于在接下来的六个月内没有人会解决 (B) 重要到最终会有人解决 感到压力? 选择一个不那么明显的问题 在默默无闻中劳作? 选择一个更重要的问题
5.94K
119
Jack Morris
9 小时前
我最近既感到印象深刻又感到好笑,了解到VaultGemma,这是谷歌最近的一项努力,旨在用差分隐私预训练一个大型语言模型。 简而言之: - 第一个没有可检测训练数据记忆的大型语言模型 - 使用书中的所有技巧,计算能力提高100倍,达到了*GPT-2*的水平
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