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簡(jiǎn)潔致勝：Chain of Draft 技術(shù)有望在提升性能的同時(shí)將 AI 成本削減 90%
Zoom Communications的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種突破性技術(shù)，能夠顯著降低人工智能系統(tǒng)在處理復(fù)雜推理問(wèn)題時(shí)所需的成本和計(jì)算資源，可能會(huì)改變企業(yè)大規(guī)模部署AI的方式。該方法稱為草稿鏈（Chain of Draft，CoD），使大型語(yǔ)言模型能夠用最少的文字解決問(wèn)題——所需文本僅為當(dāng)前方法的7.6%，同時(shí)保持或甚至提高準(zhǔn)確性。研究結(jié)果上周在arXiv研究庫(kù)中發(fā)表。
研究發(fā)現(xiàn)：訓(xùn)練大語(yǔ)言模型進(jìn)行推理任務(wù)并不需要海量數(shù)據(jù)
{一項(xiàng)來(lái)自上海交通大學(xué)的研究表明，大型語(yǔ)言模型（LLMs）可以在不依賴大數(shù)據(jù)集的情況下學(xué)習(xí)復(fù)雜的推理任務(wù)。研究結(jié)果顯示，僅需少量精心挑選的示例，就能訓(xùn)練LLM完成原本認(rèn)為需要數(shù)萬(wàn)個(gè)訓(xùn)練實(shí)例的任務(wù)。這種高效性源于現(xiàn)代LLM在預(yù)訓(xùn)練階段獲得的內(nèi)在知識(shí)。隨著新的訓(xùn)練方法變得更加數(shù)據(jù)和計(jì)算高效，企業(yè)可能能夠在不需要大型AI實(shí)驗(yàn)室資源的情況下創(chuàng)建定制模型。}
為什么在推理型大語(yǔ)言模型中使用思維鏈提示可能會(huì)適得其反
本文探討了鏈?zhǔn)剿季S提示技術(shù)在生成式AI和大語(yǔ)言模型中的應(yīng)用。作者指出,新一代AI模型已內(nèi)置鏈?zhǔn)剿季S功能,無(wú)需額外要求。但顯式使用該技術(shù)可能導(dǎo)致重復(fù)、延遲或錯(cuò)誤。文章就如何正確使用鏈?zhǔn)剿季S提示給出了建議,以充分發(fā)揮AI的推理能力。
AI 如何助力營(yíng)銷人員提升工作效率
AI 正在徹底改變營(yíng)銷領(lǐng)域，幫助企業(yè)更高效地分析數(shù)據(jù)、與客戶互動(dòng)、創(chuàng)作內(nèi)容和優(yōu)化活動(dòng)。從個(gè)性化營(yíng)銷到預(yù)測(cè)分析，AI 使?fàn)I銷人員能夠?qū)崿F(xiàn)前所未有的效率和效果，重新定義了營(yíng)銷策略，推動(dòng)了全面的業(yè)務(wù)成果。
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