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55:08EN → 简体中文一个模型跑进 38 款产品:Paige Bailey 谈谷歌如何训练并上线 PaLM 2主持 Nathan Labenz2023 年 5 月谷歌 I/O 大会上,PaLM 2 发布时已经运行在二十多款产品里,它的产品负责人讲述了这背后的全部工作。
39:45EN → 简体中文Palantir 第 13 号员工:模型是随机精灵,本体是拴住它的桩主持 Sarah Guo, Elad Gil首席技术官 Shyam Sankar 谈 550 个微服务、与外网隔绝的潜艇,以及为什么 Palantir 的本体(ontology)恰恰是大语言模型一直在等的东西。
5:34EN → 简体中文FreeWilly2:一次格式尚不确定的 2023 年提示词测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在首轮表现不佳后重新测试一个经过指令微调的 Llama 2 模型,发现结果好坏参半,提示词模板也可能存在问题。
4:59EN → 简体中文测试 Airoboros L2 70B 的编程、写作与推理能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用少量提示词测试一款 Llama 2 微调模型:它能生成有用的结构化输出,但在代码和逻辑题上也会出错。
11:07EN → 简体中文安装 Llama 2 13B Chat 并测试其回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 2023 年的本地安装流程,并用编程、写作、算术和推理题测试这款 130 亿参数聊天模型。一组少量提示展示了有用的输出,也暴露了错误。
9:46EN → 简体中文Orca Mini V2 与 OpenOrca:2023 年的一次非正式模型对比Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 从编程、写作和推理方面测试两个受 Orca 启发的模型;提示词设置和主观评分都会影响结果。
8:04EN → 简体中文测试 WizardLM 13B v1.1:编程、写作与逻辑Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用少量提示测试一款指令微调模型,结果有好有坏,部分评分也依赖主观判断。
12:20EN → 简体中文UltraLM 13B 实测:小模型的长处与推理错误Matthew Berman · Forward Future一次 2023 年的本地测试发现,模型能完成一些写作和简单编程,但在游戏、算术和逻辑题上失败。
54:00EN → 简体中文Douwe Kiela 谈数据、检索与企业 AI嘉宾 Douwe Kiela · 主持 Harry StebbingsContextual AI 首席执行官讨论语言模型的权衡、评估、开放模型和企业使用的障碍。
18:08EN → 简体中文用一组 2023 年非正式提示词比较六个语言模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 使用 H2O GPT 测试编程、写作和推理,两个模型在规模较小且带有主观性的评分中并列第一。
7:21EN → 简体中文测试 Orca Mini 13B:受 Orca 启发的非官方模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 加载量化版 Orca Mini 13B,测试编程、推理、算术和摘要提示。他在 2023 年的非正式测试中发现数次失败,也有一些成功。
13:50EN → 简体中文MPT-30B:本地运行 MosaicML 模型并测试其 Chat 版本Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 MosaicML 于 2023 年 6 月发布的模型,演示本地配置,并用一组非正式提示词测试托管的 Chat 模型。
10:23EN → 简体中文在 h2oGPT 中测试托管版 Falcon 40B 和文档对话Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用编程、写作和推理提示词测试 H2O.ai 在 2023 年提供的托管版 Falcon 40B 界面,随后演示文档对话。
11:49EN → 简体中文测试 Wizard-Vicuna 30B:回答、推理与代码Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 考察一款宣传为不受审查的模型,演示 2023 年的云端配置,并进行一组非正式测试。
1:33:51EN → 简体中文GPT-4 写的 SQL 仍然跑不通。她给模型装上了一道护栏主持 Nathan LabenzShreya Rajpal 做了 Guardrails AI,让开发者能把“正确”的定义写下来,逐块校验,并把失败结果送回模型,而不是指望提示词靠得住。
1:25:35EN → 简体中文两年半,从 33.3% 到 86.5%:谷歌把基础模型送进了医学院主持 Nathan LabenzVivek Natarajan 向 Nathan Labenz 讲述 Med-PaLM 和 Med-PaLM 2:少数据的技术、九个维度的临床医生评测,以及为什么美国医师执照考试(USMLE)式的高分是一个错误的奖杯。
42:18EN → 简体中文十分之一的搜索是健康问题,医生也在谷歌上查主持 Sarah Guo, Elad Gil谷歌研究员 Karan Singhal 谈 Med-PaLM 2、医疗语言模型真正的门槛,以及为什么医学是比聊天机器人更严苛的对齐实验场。
1:28:43EN → 简体中文临床指南只有约 11% 建立在 A 级证据上,Curai 创始人仍想把 GPT-4 请进诊室主持 Nathan LabenzCurai Health 的 Neal Khosla 认为,大语言模型在今天的考试中已经能达到美国医生的中位水平;真正的工作是外围框架(scaffolding)、监督和医生的签名。
58:24EN → 简体中文随机找 100 位医生,Zak Kohane 会惊讶于其中有人能胜过 GPT-4主持 Nathan Labenz哈佛医学院生物医学信息学系主任谈一例罕见的新生儿病例,为何像药物那样的试验无法为通用医疗模型做认证,以及 AI 为何仍应为患者服务。
6:53EN → 简体中文StableVicuna 的 2023 年发布:测试早期 RLHF 聊天机器人Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾这个拥有 130 亿参数的模型,并测试诗歌、简单代码、推理和辞职邮件。
1:21:06EN → 简体中文大家都在谈人类反馈强化学习(RLHF),几乎没人真的在做主持 Nathan LabenzHumanloop 的 CEO Raza Habib 谈,为什么一个大语言模型(LLM)的 API 大概只占可用产品的 5%,而其余部分究竟由什么填满。
6:24EN → 简体中文BloombergGPT:结合金融与通用数据训练语言模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 考察这款 2023 年面向金融的研究模型,包括训练语料、评估以及不发布权重的决定。
1:56:16EN → 简体中文他们曾用人类充当 AI 替身,如今 250,000 人在用 Elicit主持 Nathan LabenzOught 的两位创始人告诉 Nathan Labenz:开放式推理必须被拆解、被监督、有据可依,而不能只是一味放大,直到看上去足够有说服力。
1:23:53EN → 简体中文GPT-4 发布 24 小时之后:没有安全锁、雇人解验证码,以及美中僵局主持 Nathan LabenzOpenAI 发布 GPT-4 一天后,ChinaTalk 请来一位红队成员、一位悲观派和一位政策研究者,围绕能力、安全,以及一场没人刹得住的竞赛展开辩论。
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