新范式:AIGC推动的数据要素产业价值促进创新
我们目睹了数据价值的极大增强:大型模型通过吸收海量数据,掌握了人类的语言模式、逻辑推理,在诸如文本创作、多语种翻译、情绪识别、复杂问题解构与执行等众多领域取得了翻天覆地的成就,甚至能够在视频制作中模拟物理动作,因此,被誉为“世界模拟器”。数据不单是构建这些复杂模型的根基,更是推进它们持续进化的源泉。在美...
Nature子刊 | 戴琼海/邓岳团队构建多模态融合的深度生成模型so...
研究团队将soScope与三种空间组学分辨率增强方法进行了比较(图2a),即iStar、XFuse和BayesSpace,使用一个仅使用图像输入的soScope(imagesoScope)作为参考;通过合并来自邻近点的转录数据来模拟“低分辨率”表达图谱,并通过比较重建的表达和原始图谱来评估分辨率增强方法的性能。研究团队首先使用Visium平台生成的人类肠道数据...
大模型技术在企业应用中的实践与优化 | 新程序员
推荐方法:全量微调(FullFine-tuning)。注意事项:需要谨慎调整学习率,以避免过拟合。可以采用学习率衰减策略,或使用AdamW等优化器。3.特定任务优化适用场景:文本分类、关系抽取、命名实体识别等特定NLP任务。推荐方法:全量微调或任务特定的微调方法。权衡:可能会导致模型在其他任务上的性能下降,需要根据具...
如何微调(Fine-tuning)大语言模型?
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,模型通过与环境的交互来学习决策策略。模型在每一步的选择中会得到奖励或惩罚,目标是最大化长期的累积奖励。在自然语言处理(NLP)中,强化学习可以用于优化模型的输出,使其更符合期望的目标。SFT(SupervisedFine-Tuning,监督微调)是一种微调的类型。如果按照是...
达观数据知识图谱增强的大模型应用实践
2)知识图谱、RAG和大模型融合的技术路线3)大模型的可控生成4)应用实践听众收益:1)了解达观数据的前沿技术和成果2)理解大模型的可控性和知识更新的挑战3)理解知识图谱和RAG技术4)深入大模型的可控生成方法5)知识图谱增强的大模型应用实践
历数5年89篇研究,这篇综述告诉我们深度学习中的代码数据增强怎么...
方法堆叠:在之前的讨论中,许多数据增强策略在单一工作中被同时提出,目的是增强模型的性能(www.e993.com)2024年9月17日。通常,这种组合包括两种类型:同类型数据增强或不同数据增强方法的混合。前者通常应用于基于规则的数据增强技术,其出发点在于单一代码转换无法完全代表现实世界中多样的代码风格和实现。一些工作展示了将多种类型的数据增强技术融合可以...
用于数据增强的十个Python库
nlpaaug是一个专门为文本数据增强而设计的库。它提供了各种生成文本变体的技术,例如同义词替换和字符级替换。imgaugmentimgauge是一个专注于图像增强的轻量级库。它易于使用,并提供旋转、翻转和颜色调整等操作。fromimgaugimportaugmentersasiaa
首篇「虚拟现实+人工智能」综述!浙大、港中深等发布AI医疗最新报告
例如,在VR医疗场景中整合自然语言处理(NLP)模块,增强对患者语音和病例的理解。定制的医疗干预手段:利用AI算法对用户在VR场景中的互动进行分析,从而定制治疗方法、进行决策,该种方法在心理保健场景下尤为适用。AI增强的实时诊疗分析:AI加持的虚拟现实技术具备改变远程医疗和医疗培训的潜力,尤其是在资源匮乏的地区。
以搜索增强对抗幻觉,百川智能拿出了实现大模型商业化的最后一块拼图
今年11月,OpenAI开始提供一款RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)产品Retrieval检索工具,在不修改底层模型本身的基础上让使用者能够引用额外的数据源,而不仅仅局限于ChatGPT原始的训练集,从而提高输出的准确性和相关性。搜索能力与外置数据库的结合,也有机会将国内的AI公司从此前NLP、CV殊途同归的项目制泥潭里挣脱...
用检索增强生成让大模型更强大,这里有个手把手的Python实现
2020年,Lewisetal.的论文《Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks》提出了一种更为灵活的技术:检索增强生成(RAG)。在这篇论文中,研究者将生成模型与一个检索模块组合到了一起;这个检索模块可以用一个更容易更新的外部知识源提供附加信息。