Meta AI 和 Paperswithcode 发布首个基于科学文本训练的 AI 模型 Galactica
简单来说
Meta 推出首款 120B 型 Galactica 用于科学文献
Galactica 模型可用于与科学相关的任务，例如查找引文
Meta AI 和 Paperswithcode 最近发布了第一个 120B 模型 卡拉狄加 接受过科学文本（文章、教科书等）的培训。 这是人工智能领域的一个巨大突破，因为它将允许对我们周围的世界做出更准确、更快的预测。
科学论文、讲座、公式、摘要，甚至电脑笔记本只是卡拉狄加可以制作的精彩内容中的一小部分。 模型的权重和代码是完整的 开放源码.
问题在于科学中的信息过载是计算的最初承诺。 然而，传统计算机的专长是检索和存储，而不是模式识别。 结果，虽然他们消化数据的能力提高了，但他们的智力却没有提高。
Galactica 的主要目标是帮助研究人员淹没在出版物中，发现越来越难将重要内容与不相关内容区分开来。
它可以用于很多事情，包括阅读学术材料、提出科学问题和编写科学代码。
- Galactica 是一种强大的大型语言模型（LLM) 已经接受了超过 48 万篇科学论文、书籍、文章、化学品、蛋白质和其他来源的培训。 超过 360 亿的上下文引用和超过 50 万的独特参考，在广泛的来源中标准化，构成了训练卡拉狄加模型的庞大语料库。 因此，卡拉狄加可能会推荐引文并找到相关出版物。
- 最近几个月，Meta 宣布了一系列新的人工智能模型和工具，包括 人工智能新闻编辑 or 文本到视频生成器.
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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