Brian Hall在推特上引用了Amjad Masad的帖子,讨论了LLM上下文缓存的概念,作为实现即时机器学习的手段。这种方法的重要性在于它摆脱了传统的训练或微调大型语言模型(LLMs)如Gemini的方法。相反,它利用了上下文学习,使LLMs能够通过使用提供的上下文实时适应。这种方法值得关注,因为它有可能改变LLMs的利用方式,使它们更高效、更能够对新信息做出响应,而无需进行大量的重新训练。对于那些对机器学习的最新进展和LLMs不断发展的能力感兴趣的人来说,这些内容可能会提供有关塑造人工智能未来的前沿技术的宝贵见解。-LLM上下文缓存允许即时机器学习。 -Gemini,一个大背景的LLM,不需要训练或微调。
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