_山海

T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 是一个文本到文本迁移的基于Transformer的NLP模型，通过将所有任务统一视为一个输入文本并输出到文本(Text-to

基础模型：transformer、VIT、BEiT 大模型：ChatGPT、MM_REACT、Froen、Blip、LLaMa、MiniGPT、LLaVA、PICa、PNP-VQA等

Tensor的概念、在机器学习中的位置、稀疏张量与稠密张量、数学概念回忆、Tensor数据类型，代码实操等

有用性、安生性、RHLF、SFT等是LlaMA一直调用的几个点。LlaMA最近出了一款代码生成的LlaMA，都是以LlaMA1为基础构，并在此基础上更新迭代。

LlaMA意义重大，原论文干货较多，至少不是报告，也是部分国内大牌LLMs的基础，值得多啃一啃，原文:Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Mode

AGI能力评估等级包括：无AI能力，新兴，熟练、专家、大师、超人类六级，以及现阶段所达到的水平。 该文中：AlphaFold，lphaZero, StockFish已经是超人了。

在今年(2023)云栖大会上，通义千问2.0发布，为其做测评的有：CMMLU、MMLU、C-EVM8k、Gaokao-Bench、AGIEval、MATH、BBH、HumanEval、MBPP、榜单等

大模型显著特点是可以从少量的示例集合(demonstrations)中就学到新规则。例如，我们向模型输入`苹果->红色， 青柠->绿色 , 玉米 -> ` 就得到`玉米`对应的`黄

目前人工智能的概念层出不穷，容易搞混，理清脉络，有益新知识入脑。 人工智能 三大派系 符号主义(Symbolists) 基于逻辑推理的智能模拟方法。最喜欢的算法是：规则和决策树。符号主义的代表性成果有