生成式人工智能的招聘市场十分火爆，LLaVA 分析图像和文本数据的开源模型 | Chatopera 行业快讯
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1. 提示工程的基本理念以及如何将这些理念应用于提升大语言模型的性能
这篇文章主要谈了提示工程的基本理念以及如何将这些理念应用于提升大语言模型的性能，其中作者提到了他在做提示工程时用到的策略：1. 构建一个高效的评估体系；2. 从简单的提示词开始；3. 根据需要逐步增加复杂度，以达到预期的性能。说的挺有道理的，尤其是第一步很容易被人忽略，就是要准备一个自己的测试集，针对你的提示词效果进行评估。(来源 宝玉 on X)
2. 偏学术的模型测评基准正在失去作用
Jim Fan 认为偏学术的模型测评基准正在失去作用，未来有效的测试估计会有三类：由值得信赖且没有推广自身LLM的第三方对测试集进行评估，并公开报告分数。scale_AI 的GSM1k就是一个很好的例子，它作为中立方确保测试数据不会泄露到任何人的训练中；公共的、比较性的基准测试，如 lmsysorg的聊天机器人竞技场，用ELO评分系统报告结果，民主投票不可操纵；每家公司针对自身用例私人策划的内部基准测试，你无法操纵客户的反馈。(来源 归藏 on X)
3. LLaVA 分析图像和文本数据的开源模型
在过去的几个月里，ChatGPT 等各种大型语言模型已进入商业市场，许多公司已成功地将 LLM 集成到其产品和服务中，极大地改变了我们与设备和互联网的交互方式。尽管取得了成功，但 LLM 有一个很大的局限性--它们无法摄取和分析图像。图像是互联网上可用信息的主要组成部分，据估计，在线图像达 7500 亿张。这些图片蕴含着大量有用的信息，如最新的美食、旅游或时尚趋势，能够从图片中分析和提取洞察力将使我们能够为企业及其客户带来更多价值。在这篇文章中，我们将探讨一个能够同时分析图像和文本数据的开源模型--LLaVA，它于去年 2023 年刚刚发布。LLaVA 是一个端到端训练有素的大型多模态模型，它将 CLIP 视觉编码器与 Vicuna 开源聊天机器人相结合，创建了一个通用的多模态聊天机器人。用户通过输入图像和包含一系列指令的文本提示与 LLaVA 进行交互。然后，LLaVA 将根据指令分析输入的图像，并输出描述图像内容的文本。(来源 CSDN)
4. 探索大语言模型在信息提取中的应用与前景
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在自然语言处理领域取得了显著的进展。特别是在信息提取任务中，LLMs展现出了前所未有的潜力和优势。信息提取是从非结构化文本中抽取结构化信息的过程，对于知识图谱构建、自动问答系统等应用至关重要。然而，传统的IE方法面临领域依赖性强、泛化能力弱等挑战。LLMs，如GPT-3和LLaMA，因其在文本理解和生成上的卓越表现，为解决上述挑战提供了新的可能性。这些模型能够捕捉文本间的复杂关系，通过生成而非简单的抽取来构建结构化信息，从而在多个IE子任务中展现出了强大的能力。最新的研究工作表明，LLMs可以通过不同的学习范式（如监督微调、少样本学习、零样本学习）来适应IE任务。这些方法不仅提高了模型在标准IE设置下的性能，而且在开放IE环境中也显示出了优越的泛化能力。(来源 CSDN)
5. 生成式人工智能的招聘市场十分火爆
随着人工智能应用的爆发，生成式人工智能（AIGC）的招聘市场十分火爆。数据显示，今年一季度，生成式人工智能相关职位需求同比增长超三倍。较高的薪酬是生成式人工智能相关岗位火爆的重要原因。业内人士表示，AIGC相关岗位的平均招聘年薪达40万元以上，排名前三的自然语言处理专家、图像算法工程师和架构师的年薪都超过50万元。(来源 微博)
6. 开源项目 ChatGPT-On-CS 基于大模型的智能对话客服工具
支持微信、千牛、哔哩哔哩、抖音企业号、抖音、抖店、微博聊天、小红书专业号运营、小红书、知乎等平台接入，可选择 GPT3.5/GPT4.0/ 懒人百宝箱 （后续会支持更多平台），能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。(来源 GitHub https://github.com/cs-lazy-tools/ChatGPT-On-CS)
7. 三星将收购胎儿超声 AI 软件公司 Sonio
三星电子旗下的全球医疗设备公司三星麦迪逊日前宣布，将以约 1260 亿韩元的价格收购法国胎儿超声 AI 软件公司 Sonio SAS 的全部股份。Sonio 成立于 2020 年，为妇产科超声开发 IT 解决方案和 AI 助手功能，帮助医疗专业人员评估和记录超声检查。(来源 technode)
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