人工智能(AI)系统在引入大型语言模型(LLM)后取得了显著的进展。由OpenAI发布的ChatGPT、Google发布的Bard和Llama-2等领先的LLM在进行创新应用方面展示了卓越的能力,包括帮助工具使用和增强人类评估,以及模拟人类的互动行为。这些LLM的广泛部署得益于它们的非凡能力,但这也带来了确保其响应的安全性和可靠性的重大挑战。 在非自然语言,特别是密码方面,最近团队的一项研究引入了几个重要的贡献,推动了对LLM的理解和应用的进一步发展。这些创新旨在提高LLM在特定语言环境下交互的可靠性和安全性。 该团队推出了CipherChat,这是一个专门创建的框架,旨在评估从自然语言领域到非自然语言领域的安全对齐方法的适用性。在CipherChat中,人类通过基于密码的提示、详细的系统角色分配和简洁的加密演示与LLM进行交互。这种架构确保了对LLM对密码的理解、对对话的参与以及对不适当内容的敏感性进行全面的检查。 这项研究强调了在处理非自然语言(如密码)时,即使是LLM也需要创建安全对齐方法,以成功匹配底层LLM的能力的重要性。虽然LLM在理解和产生人类语言方面表现出非凡的技能,但研究表明它们也展示了在理解非自然语言方面的意外能力。这些信息突显了开发涵盖这些非传统沟通形式以及传统语言学范畴内的安全规定的重要性。 使用各种现实人类密码对现代LLM(如ChatGPT和GPT-4)进行了一系列实验,以评估CipherChat的表现。这些评估涵盖了11个不同的安全主题,并提供中英文版本。研究结果指出了一个令人震惊的模式,即某些密码能够成功绕过GPT-4的安全对齐程序,在一些安全领域几乎100%的成功率。这一实证结果强调了为非自然语言(如密码)创建定制的安全对齐机制以确保LLM在各种语言环境中的回答的稳健性和可靠性的紧迫性。 该团队表示,该研究揭示了LLM内存在秘密密码的现象。与其他语言模型中观察到的秘密语言概念相类似,该团队假设LLM可能具有解密某些编码输入的潜在能力,从而暗示了一种独特的与密码相关的能力的存在。 基于这一观察,引入了一种名为SelfCipher的独特有效的框架,它仅依靠角色扮演场景和少量自然语言演示来调用和激活LLM内部的潜在秘密密码能力。SelfCipher的有效性展示了利用这些隐藏的能力来增强LLM在解密编码输入和生成有意义的回应方面的潜力。
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由麻省理工学院的研究人员开发的一种简单的超导装置可以帮助高功率计算系统实现显著的能源使用减少,并有可能改善量子计算技术
Leave a Comment将庞大的数据集组织成易于访问的结构至关重要。星型模式提供了一种有效的方法,包括两个关键要素:事实表和维度表。维度表环绕着一个中央的事实表,形成星型或雪花形状。对这些组件之间的明确区分需要全面掌握它们各自的概念和角色,以确保对它们特定目的的充分理解。现在让我们来探讨一下这两者之间的区别! 事实表与维度表 参数 事实表 维度表 基本 包含与业务事件相关的定量数据 为事实表中的数据提供描述性上下文和属性 创建顺序 在维度表之后创建 首先创建 组成部分 事实、度量和测量 描述性属性 组件数量 较少的属性和更多的记录 较少的记录和更多的属性 标记方式 粒度或原子级别 词汇、完整性、详细程度 层次结构 不存在 存在 在星型模式中的位置 中间…
Leave a Comment“大型语言模型本身就是令人惊叹的工具,但许多人可能没有意识到,专注于特定领域或行业的模型可能更加强大它们不仅接受了针对您所在行业的更具体数据的训练,而且通常还带来了一长串的好处…”
Leave a Comment你是否厌倦了试图理解同事的代码?在其他网站上查找解释一些不熟悉的Python方法很费时,你可能更喜欢一个自动的…
Leave a Comment“Transformer在AI领域产生了重大影响,甚至在整个世界范围内都如此该架构由多个组件组成,但正如原始论文中所命名的那样,‘注意力就是一切…’”
Leave a Comment在统计学中,理解数据测量的类型对于有效分析和解释数据至关重要无论您是经验丰富的数据科学家还是刚开始学习统计学的人…
Leave a Comment2022年10月,当我开始尝试大型语言模型(LLM)时,我最初的倾向是探索文本补全、分类、NER和其他与自然语言处理相关的领域尽管…
Leave a Comment基于Transformer的神经网络近来受到了广泛关注,因为它们表现出色。机器翻译、文本生成和问答是一些自然语言处理活动,其中Transformer架构(见图1)已成为行业标准。Transformer模型的有效性不仅限于自然语言处理领域,它们还在语音识别、计算机视觉和推荐系统等其他领域取得了成功。大型语言、视觉和多模态基础模型是其中最复杂和最有效的模型,参数数量可达数十亿至数万亿。 然而,每个新模型通常是从头开始教授,而没有利用先前训练的较小模型所学到的知识。此外,模型的大小在训练过程中保持不变。由于需要更多的训练数据,模型大小的增加导致训练的计算成本呈二次增长。通过重用预训练模型的参数或在训练过程中动态增加模型的大小,可以降低总体训练成本。然而,这样做往往会牺牲训练进度,因此很难实现。为了解决这些限制,他们提供了适用于基于Transformer的模型的保持功能的参数扩展变换。 这些变换增加了模型的大小,从而增加了模型的潜在容量,但不改变其功能,使其可以继续训练。这些可组合的变换作用于架构的独立维度,允许进行精细的架构扩展。之前的一些研究也提出了适用于基于Transformer的模型的保持功能的参数扩展变换,这些研究延续了较小的卷积和全连接模型的技术。 图1显示了基于Transformer设计的典型神经网络的结构。 在这项研究中,来自Google DeepMind和图卢兹大学的研究人员开发了一个框架,它是功能保持变换的最广泛和模块化的集合。该论文提供了六个适用于Transformer架构的可组合的保持功能的变换,它们分别是: MLP内部表示的大小 注意力头的数量 注意力头输出表示的大小 注意力输入表示的大小 Transformer层的输入/输出表示的大小 层数 他们演示了如何在不对额外参数的初始化施加太多限制的情况下,实现每个变换的精确功能保持属性。作者在论文中详细讨论了所有这些贡献。
Leave a Comment介绍 在数据仓库时代,将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据库中的需求,需要您从父源中提取数据,进行转换和融合,然后将其加载到统一的数据库中(ETL)。ETL工具在这种情况下起着至关重要的作用。15个最好的ETL工具提供了一致的提取、转换和信息加载,使企业能够提高数据效率。在虚拟世界2023年,大量的ETL工具用于满足不同的数据协作需求。 什么是ETL? ETL代表数据的提取、转换和融合,然后将数据加载到所需的协作数据库中。ETL是用于管理和集成数据从源结构到最终目标的系统,通常作为数据存储库。 什么是ETL工具? ETL工具是设计用于简化数据集成和数据仓库中ETL方法自动化的软件程序。这些工具在处理和优化数据移动和操作功能方面非常重要。这些工具通常提供以下功能: 数据提取 转换 加载 映射 工作流自动化 清洗和验证 监控和日志记录 可扩展性和性能 市场上有哪些类型的ETL工具? ETL工具根据其功能和服务目标的不同进行分类。 像Apache这样的开源ETL是最广泛认可的工具,它是免费提供的,并根据用户需求进行定制。 商业领域覆盖的高级版本ETL工具由软件公司授权,提供卓越的功能和客户支持功能。 自定义ETL解决方案由开发自己的定制ETL命令的团队组成,这些命令根据编程语言、框架和库来满足他们特定的需求。 2023年使用的15个最佳ETL工具 Integrate. Io Integrate.Io是最佳的ETL工具之一,简化了记录集成、转换和加载技术。它为企业提供了一个全面的解决方案,以有效地连接不同的数据源、转换数据并将其加载到目标位置。 特点 直观的界面用于设计复杂的数据工作流。…
Leave a Comment人工智能(AI)正在引领下一波革命性的技术变革。尽管AI的能力令人着迷,但人们对其潜在风险的担忧也在增加。虽然像ChatGPT这样的AI聊天机器人处于前沿,只需一个提示就可以简化任务,但像PassGAN这样的工具却增加了网络安全风险。随着人们接受人工智能,了解潜在的网络安全风险以及如何在这个不断发展的领域中保护自己至关重要。本文讨论了如何使用AI工具来破解密码以及如何保护自己免受此类攻击的方法。 还阅读:黑客使用WormGPT攻破电子邮件安全 AI的惊人力量 AI进入我们的日常生活,带来了令人敬畏和担忧之处。虽然AI能够为增长和创新带来巨大机遇,但它也有一定的弱点需要解决。最近,人们开始关注AI在破解网络安全(尤其是密码)方面的潜力。最近的一项研究发现,AI能够在不到60秒的时间内破解一些最常用的密码。 还阅读:FraudGPT:AI驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 揭示威胁 AI动力密码破解工具所带来的威胁程度令人震惊。网络安全公司Home Security Heroes进行了一项全面的研究,揭示了AI在这个领域的强大能力。他们的研究结果显示,专门的AI工具,特别是AI动力的PassGAN(密码生成对抗网络),不仅可以破解密码,而且可以以惊人的效率进行破解。 还阅读:黑客在DEF CON上用恶作剧揭示了AI的漏洞 巧妙的方法论 开创性的PassGAN工具利用了生成对抗网络(GAN)这一机器学习技术。它从过去的数据泄露中学习真实密码的模式和分布,使其能够创建多个组合来尝试在最短时间内破解用户的密码。 令人恐惧的统计数据 该研究的结果对所有互联网用户而言是个警钟。令人震惊的是,超过一半(51%)的常用密码可以在不到60秒的时间内被破解。情况迅速升级-在一个小时内,这个百分比跳至61%。更令人不安的是,71%的密码可以在一天内被破解,令人惊讶的是,81%的密码可以在一个月内被破解。 还阅读:中国黑客入侵微软云,潜伏一个多月未被察觉 加强你的防御 考虑到这个令人不安的现实,保护您的数字存在从未如此重要。该研究强调,长度少于七个字符的密码,即使包含符号,也可以在不到六分钟的时间内解锁。无论多么复杂,一个包含数字、大写字母、小写字母和符号的六个字符的密码都可以被像PassGAN这样的AI立即破解。 还阅读:谷歌推出面向网络安全的生成式AI AI无法破解的密码类型:力求无敌 然而,还没有完全失去希望。该研究强调,超过18个字符的密码是抵御AI工具的理想防御措施。如果密码纯粹是数字,AI将花费近一年的时间来破解它。或者,一个包含数字、小写字母、大写字母和符号组合的18个字符的密码将令AI为之困惑整整六万亿年-也就是六百万亿年! 如何保护密码免受AI攻击 为了增强对人类和AI威胁的防御,制定密码时请遵循以下最佳实践: 长度至关重要:选择至少15个字符的密码。 混合使用:结合大写字母、小写字母、数字和符号。…
Leave a Comment介绍 Swin Transformer 是视觉 Transformer 领域的一项重大创新。Transformer 在各种任务中展示了出色的性能。在这些 Transformer 中,Swin Transformer 作为计算机视觉的骨干,提供了无与伦比的灵活性和可扩展性,以满足现代深度学习模型的需求。现在是时候发掘这个 Transformer 的全部潜力,见证其令人印象深刻的能力。 学习目标 本文旨在介绍 Swin Transformer,这是一类强大的分层视觉 Transformer。通过阅读本文,您应该了解以下内容: Swin Transformer 的关键特性 它们在计算机视觉模型中作为骨干的应用 Swin Transformer 在图像分类、物体检测和实例分割等各种计算机视觉任务中的优势。…
Leave a Comment嗨,欢迎来到这个教程,在这里我将教你使用Python和Matplotlib创建上面的图表我喜欢这个数据可视化的原因是它以简洁而美观的方式展示了如何…
Leave a Comment在强化学习中,处理大规模的动作空间仍然是一个相当开放的问题研究人员在处理大规模状态空间方面取得了巨大的进展,利用卷积网络和…
Leave a Comment探索OpenAI的GPT新功能调用特性,允许聊天机器人与外部工具和API进行交互释放AI驱动应用的潜力
Leave a Comment软件公司Vicarius在本月早些时候的Black Hat USA会议上发布了vuln_GPT,这是一款生成人工智能工具,可以自动识别和修复软件漏洞
Leave a Comment到2023年,最好的AI图像生成器要复杂和先进得多,促进了独特的设计。设计师们可以使用无缝解决方案来应对时间限制和创意障碍,从而打开无限创意可能的王国。本文将研究2023年的前10个AI图片生成器工具,为设计师提供创造视觉震撼内容的新自由。让我们一起探索当今的AI图片生成技术如何改变创意产业。 什么是AI图像生成器? 通常被称为AI图像生成器的是一种利用学习现有数据的模式来创建或生成新图像的AI技术。这种图像生成器的其他技术名称包括AI驱动的图像合成工具或生成对抗网络(GAN)。 生成对抗网络由两个神经网络组成,一个是生成器,另一个是判别器。这两个网络同时进行竞争性的过程。生成器创建新鲜图像,判别器将其与数据集进行比较。由于生成器越来越逼真的视觉效果,它积累经验后可以在艺术、设计、娱乐等各个领域得到广泛应用。 AI图像生成器如何帮助设计师? 设计师们通过AI图像生成器可以获得各种好处: 可访问性:AI生成的图片可以使那些没有实质性设计经验的人更容易获得内容制作和设计工具。 艺术协作:借助AI技术,设计师和艺术家可以合作创作将人类创新与AI生成特征相结合的混合艺术作品。 增强创造力:AI图像生成器可以作为动力的源泉,鼓励设计师们在限制之外探索,尝试新颖的设计方法。 探索风格:设计专业人员可以尝试许多艺术和审美风格,从而扩大他们的创意可能性。 创意生成:设计师可以快速产生各种设计概念和变体,探索新鲜的概念和角度。 个性化和定制:设计师可以应用人工智能来生成根据特定客户、受众或品牌原则定制的个性化视觉效果。 时间效率:通过自动化单调的流程,AI生成器可以大大加快设计过程,使设计师能够集中精力进行更富有想象力和战略性的工作。 视觉原型:设计师可以在进行大量手动设计工作之前,借助AI生成器产生的视觉原型和模型来可视化想法。 前10个AI图像生成器 以下是2023年前10个经过仔细评估的AI图像生成器的列表: 工具名称 应用 免费使用 起始高级价格 最佳用途 Jasper Art 无 7天试用…
Leave a Comment图像修复是一门古老的艺术。它是指在图像中移除不需要的对象并填补丢失的像素,使得修复后的图像看起来逼真并且保持原始的上下文。图像修复的应用非常广泛,包括增强图像美感或隐私,通过从图像中消除不需要的对象,改善旧照片或损坏照片的质量和清晰度,通过填补图像中的间隙或孔洞来完整缺失信息,以及通过生成艺术效果来表达创造力或情感。 介绍了一种名为Inst-Inpaint的教学图像修复方法,该方法可以自动根据图像和文本指令来移除不需要的对象。上面的图像展示了使用Inst-Inpaint的示例结果的输入和输出。在这里,使用了最先进的扩散模型进行处理。扩散模型是一类概率生成模型,可以将噪声转化为代表性的数据样本,并且在生成式人工智能中广泛应用于获取高质量的图像。 研究人员首先构建了GQA-Inpaint,一个真实世界的图片数据集,用于训练和测试提出的教学图像修复任务的模型。为了创建输入/输出对,他们利用了GQA数据集中的图像和场景图。该方法包括以下步骤: 选择感兴趣的对象(要移除的对象)。 执行实例分割以定位图像中的对象。 然后,应用最先进的图像修复方法来擦除对象。 最后,创建基于模板的文本提示来描述移除操作。因此,GQA-Inpaint数据集包含147165个独特的图像和41407个不同的指令。在这个数据集上训练的Inst-Inpaint模型是一种基于条件潜在扩散模型的基于文本的图像修复方法,它不需要任何用户指定的二进制掩码,并且可以在一步中进行对象移除,而无需预测掩码。 需要注意的一个细节是图像沿着x轴被分为三个相等的部分,并命名为“left”、“center”和“right”,使用类似“在桌子上”的自然命名和“位置”来标识图像中的对象。为了比较实验结果,研究人员使用了多种指标,包括一种新颖的基于CLIP的修复评分,来评估GAN和基于扩散的基准模型,并证明了显著的定量和定性改进。 在一个不断演变的数字化领域中,人类创造力和人工智能之间的界限不断模糊,Inst-Inpaint证明了人工智能在图像处理中的变革力量。它为使用文本指令进行图像修复开辟了许多新的途径,再次将人工智能与人类大脑拉近了距离。
Leave a Comment我们这一代非常幸运,可以随时随地使用各种流媒体服务,包括音频和视频内容我们可以通过手机、笔记本电脑和其他数字设备轻松感受到一种压力…
Leave a Comment人工智能最显著的一种表现形式之一是AI视频生成器的出现,它们在文本和图像之间无缝地建立了桥梁,革新了内容创作。在一个越来越注重视觉的时代,AI视频生成器提供了一种创新的解决方案,超越了传统的内容创作方法。本文重点介绍AI视频生成器,探讨它们的变革能力以及它们如何将文字概念转化为引人入胜和富有表现力的视频。 什么是AI视频生成器? AI视频生成器使用人工智能(AI)技术,特别是深度学习和神经网络,自动创建视频。它涉及在大型视频剪辑和图像数据集上训练模型,以学习不同类型视频中存在的模式、风格和特征。一旦训练完成,这些AI模型可以通过组合和操作视觉和音频元素来生成新的视频。 AI视频生成器能够产生各种类型的视频,包括动画、视觉效果、Deepfake甚至逼真的人类模拟。它们被用于各种应用,从娱乐和内容创作到市场营销和虚拟环境。这些生成器可以显著加速视频制作过程,并以较少的人工努力创造出引人入胜和动态的视觉内容。然而,它们的使用引发了伦理问题,特别是关于Deepfake技术及其潜在滥用的问题。 2023年使用的前11个AI视频生成器 在不断变化的内容创作领域,基于AI的视频生成器已经成为强大的工具,重新塑造了我们将文本转化为引人入胜视频的方式。当我们进入2023年时,有许多平台利用人工智能的力量来革新视频制作。以下是前11个AI视频生成器,以其独特的功能、用户友好的界面和变革潜力脱颖而出: Pictory Synthesia HeyGen Deepbrain AI Synthesys InVideo Veed.io Elai.io Colossyan FlexClip Wave Video 还阅读过:前5个AI语音生成器:用下一代语音解决方案增强您的业务 Pictory Pictory通过将基于AI的文本转视频转换与广泛的库存素材相结合,使自己与众不同。这种多样性使创作者能够无缝地创作内容,将文字概念转化为引人入胜的叙事。Pictory将AI技术和多样化的视觉元素融合在一起,使其成为多功能内容创作的领跑者。 了解如何使用Pictory生成AI视频 来源:Pictory Synthesia…
Leave a CommentAmazon Redshift是最受欢迎的云数据仓库,每天被数以万计的客户用于分析数十亿字节的数据许多从业人员正在使用Amazon SageMaker扩展这些Redshift数据集,以便进行机器学习(ML),其要求是在离线环境中以代码的方式开发功能[…]
Leave a Comment一组科学家表示,他们通过利用深度非线性现象,解决了在200纳米宽的纳米尺度波导中激发具有归一化振幅的体积自旋波的挑战
Leave a CommentDALL-E、Midjourney、Stability AI稳定扩散模型:它们如何工作、生成新图像、通过给定的上下文(文本)进行训练和控制
Leave a Comment我们倾向于将学习曲线看作是整洁、平滑、持续向上趋势的线条然而,仔细观察任何学习过程,你会发现沿途有许多低谷和平台期…
Leave a Comment集成开源LLM和LangChain用于免费生成式问答(无需API密钥)
Leave a Comment无论行业如何,数字技术在组织中越来越受欢迎,以实现业务成果、收入增长和可持续发展的改善通过…
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