
跟我念:简单提示技巧大幅提升LLM准确性
Google Research 的一篇新论文揭示,重复提示可以显著提高大型语言模型 (LLM) 在不需要复杂推理的任务中的准确性,从而将 Gemini 和 GPT-4o 等模型的性能提高高达 76%。这种利用 Transformer 架构的简单技术解决了“因果盲点”,并提供了一种无需成本的方法来增强 LLM 输出,从而建议重新评估复杂的提示策略。



微软周二宣布了“社区优先人工智能基础设施”倡议,承诺公司将承担其数据中心的全部电力成本,并放弃地方房产税减免。此举正值对生成式人工智能(AI)服务的需求激增之际,促使各大科技公司迅速开发新的数据中心,以支持聊天机器人和图像生成器等人工智能应用。
该倡议旨在解决全美各地社区日益增长的担忧,即这些能源密集型设施对经济和环境的影响。数据中心的高耗电量可能会给当地电网带来压力,并可能推高居民用电价格。此外,维持服务器最佳性能所需的冷却系统可能会给当地供水带来负担。
生成式人工智能是一种能够创建文本、图像和音频等新内容的人工智能,它依赖于复杂的算法和海量数据集。训练和运行这些人工智能模型需要大量的计算能力,这直接转化为高耗电量。国际能源署(IEA)预测,到2030年,全球数据中心的用电需求将增加一倍以上,达到约945太瓦时(TWh)。预计美国将占这一增长的近一半,给该国现有的电力传输基础设施带来相当大的压力。
微软承诺承担全部电力成本,旨在减轻当地社区的财政负担。通过承担这些费用,该公司希望缓解人们对电价上涨的担忧,并表明其对负责任的人工智能基础设施开发的承诺。放弃地方房产税减免的决定进一步强调了这一承诺,确保社区直接从这些数据中心的存在中受益。
人工智能能源需求的长期影响是巨大的。随着人工智能技术的不断进步并更加融入社会的各个方面,对可持续和负责任的基础设施开发的需求将变得越来越重要。微软的倡议可能会为其他科技公司树立榜样,促使它们采取类似的措施,从而促进一种更具协作性和环保意识的人工智能基础设施方法。该公司尚未公布如何实现全部电力成本覆盖的具体细节,但行业分析师预计将采取可再生能源投资和能源效率措施相结合的方式。
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微软正在率先采用一种新的 AI 基础设施方法,承诺承担其数据中心的全部电力成本,并放弃地方房产税减免,以解决社区对生成式 AI 激增导致能源需求上升和资源紧张的担忧。预计到 2030 年,数据中心的电力消耗将翻一番,这一举措的出台凸显了在政策制定者和公众日益关注的情况下,对可持续且具有社区意识的 AI 开发的需求。


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