JaLE（Japanese Language Evaluation），是譯心針對日本商業(yè)應(yīng)用對于大型語言模型的需求，推出的日文自然語言評測基準(zhǔn)。通過多個的自然語言處理任務(wù)及大量標(biāo)注數(shù)據(jù)集，為日文大模型的商業(yè)應(yīng)用提供量化評測。

譯心是大語言模型領(lǐng)域的技術(shù)公司，為海外商業(yè)客戶提供基于大語言模型的在線客戶服務(wù)和銷售分析SaaS服務(wù)。

針對日文領(lǐng)域大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足的問題，譯心基于日本市場客戶需求持續(xù)收集數(shù)據(jù)，推出了JaLE.ai，進行大規(guī)模通用和帶標(biāo)注任務(wù)數(shù)據(jù)集共享，推動學(xué)術(shù)界和工業(yè)界在不同商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的模型分享和數(shù)據(jù)評測。

未來JaLE.ai將結(jié)合學(xué)術(shù)界的最新研究成果，推動日文自然語言理解任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化評測和模型共享，并為自然語言生成任務(wù)提供更多符合人類評價標(biāo)準(zhǔn)的量化評估指標(biāo)。

據(jù)介紹，譯心核心技術(shù)團隊畢業(yè)于清華大學(xué)、北京大學(xué)、中科院計算所、美國馬薩諸塞大學(xué)等頂級研發(fā)機構(gòu)，在信息檢索和自然語言處理領(lǐng)域的平均研發(fā)時間超十年。

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據(jù)悉，目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周，一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa（(Large Language Model Meta AI）)的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。

迄今為止，谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài)，只能通過消費者界面或 API 訪問，據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機器上運行 LLaMa，但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。

在一份聲明中，Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法，并強調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。

“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進的 AI 模型，以幫助我們評估和改進這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的，這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型，并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序，但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡，”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。

據(jù)了解，與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣，LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞，就能預(yù)測下一個單詞，并生成更多文本。

LLaMa 有多個不同大小的版本，其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。

報道稱，Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。

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3月8日 消息:Facebook的大型語言模型LLaMa通常只供獲得批準(zhǔn)的研究人員、**官員或民間社會成員使用，現(xiàn)在已經(jīng)泄露到網(wǎng)上供任何人下載。

據(jù)悉，目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周，一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa（(Large Language Model Meta AI）)的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。

迄今為止，谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài)，只能通過消費者界面或 API 訪問，據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機器上運行 LLaMa，但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。

在一份聲明中，Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法，并強調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。

“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進的 AI 模型，以幫助我們評估和改進這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的，這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型，并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序，但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡，”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。

據(jù)了解，與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣，LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞，就能預(yù)測下一個單詞，并生成更多文本。

LLaMa 有多個不同大小的版本，其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。

報道稱，Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。

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3月8日 消息:Facebook的大型語言模型LLaMa通常只供獲得批準(zhǔn)的研究人員、**官員或民間社會成員使用，現(xiàn)在已經(jīng)泄露到網(wǎng)上供任何人下載。

據(jù)悉，目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周，一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa（(Large Language Model Meta AI）)的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。

迄今為止，谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài)，只能通過消費者界面或 API 訪問，據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機器上運行 LLaMa，但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。

在一份聲明中，Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法，并強調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。

“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進的 AI 模型，以幫助我們評估和改進這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的，這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型，并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序，但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡，”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。

據(jù)了解，與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣，LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞，就能預(yù)測下一個單詞，并生成更多文本。

LLaMa 有多個不同大小的版本，其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。

報道稱，Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。

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據(jù)悉，目前在4chan 上已經(jīng)有人在共享泄露的語言模型。上周，一名成員上傳了 Facebook 工具 LLaMa（(Large Language Model Meta AI）)的 torrent 文件。這標(biāo)志著一家大型科技公司的專有 AI 模型首次遭公開泄露。

迄今為止，谷歌、微軟和 OpenAI 等公司最新模型都處于保密狀態(tài)，只能通過消費者界面或 API 訪問，據(jù)稱是為了控制濫用情況。4chan 成員聲稱在他們自己的機器上運行 LLaMa，但此次泄漏的確切內(nèi)容尚不清楚。

在一份聲明中，Meta 也并沒有否認(rèn) LLaMa 遭泄漏的說法，并強調(diào)了其在研究人員之間共享模型的方法。

“Meta 的目標(biāo)是與研究社區(qū)的成員分享最先進的 AI 模型，以幫助我們評估和改進這些模型。LLaMA 是出于研究目的而共享的，這與我們之前共享大型語言模型的方式一致。雖然并非所有人都可以使用該模型，并且有些人試圖規(guī)避批準(zhǔn)程序，但我們相信當(dāng)前的發(fā)布策略允許我們在責(zé)任和開放之間取得平衡，”Meta 發(fā)言人在一封電子郵件中寫道。

據(jù)了解，與包括 OpenAI 的 GPT-3在內(nèi)的其他人工智能模型一樣，LLaMa 建立在大量單詞或“標(biāo)記”的基礎(chǔ)上。只要在LLaMa 輸入單詞，就能預(yù)測下一個單詞，并生成更多文本。

LLaMa 有多個不同大小的版本，其中 LLaMa65B 和 LLaMa33B 在1.4萬億token上進行了訓(xùn)練。該模型主要從**、書籍、以及來自 ArXiv、GitHub、Stack Exchange 和其他網(wǎng)站的學(xué)術(shù)論文中收集的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。

報道稱，Meta 似乎正在在線提交該模型的刪除請求以控制其傳播。

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