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proprietary LLM
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程序蒸馏提供可扩展、透明的AI评估
研究人员开发了一种名为程序蒸馏的新方法，以创建更高效、更透明的AI评估系统。该技术将大型语言模型（LLMs）的决策逻辑提炼成一个程序委员会，然后该委员会可以直接对候选输出来评分。与传统的LLM即评委方法相比，这种方法显著降低了成本和延迟。该系统名为PAJAMA，其性能可媲美13B规模的LLM评委，并且在为训练其他模型生成奖励信号方面甚至优于专有LLM，而成本却大大降低。
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摩根大通部署450个AI用例，专有LLM覆盖20万员工
摩根大通正在显著扩大其AI计划，已有450个用例投入生产。这家金融巨头正在为其20万名员工部署一个专有的LLM。此次战略性采用预计将产生15亿美元的年价值。