人工智能大模型助力营销效果评估的优化之道

模型选择和调优的主要步骤是:模型定义、模型编译、模型训练、模型验证。模型定义:模型定义是确定模型的结构和参数的过程,我们需要根据数据的特征和标签,以及营销效果评估的目标和指标,选择合适的模型类型和算法。模型类型有很多,例如线性模型、树模型、神经网络模型等。模型算法有很多,例如回归、分类、聚类、降维等。模型...

张吉豫 汪赛飞:大模型数据训练中的著作权合理使用研究 | 华东政法...

首先,如果希望大模型取得好效果,在目前的技术路线下,必须依赖海量的训练数据。近年来,人工智能的发展显示了“规模定律”(scalinglaw),即模型的规模大小极大地影响着模型的能力高低,特别是在模型规模达到一定程度之后,可能出现一些在小模型中观察不到的能力,即前述所说的“涌现性”,或者称“智能涌现”现象。与早期小...

Hinton万字访谈:用更大模型「预测下一个词」值得全力以赴

但是当GPT-4成为多模态模型时,如果你同时让它做视觉和触觉,伸手去抓取东西,它会更了解物体。所以尽管你可以从语言中学到很多东西,但如果是多模态,学习会更容易。实际上,你需要的语言就更少了。例如,有很多YouTube视频可以预测下一个画面。所以我认为多模态模型显然会占据主导地位。这可以获得更多数据,需要...

ZOMI酱:从艺术生到大模型训练专家

核心问题在于,当模型的大小增长到一定程度,如果没有足够的数据去匹配模型参数增长,模型内部的参数或许就没法得到有效学习。就像谷歌的PaLM模型和GPT-3的对比,PaLM有5400亿参数,GPT-3有1750亿参数,但并不是参数越多效果就绝对越好。所以ScalingLaw不仅仅是增大模型规模,更多的是要数据、算力和模型三者之间的匹配。甲...

Nature Medicine | TORCH模型:提高肿瘤原发位置预测准确性,推动...

研究团队从四家三级医院收集了57,220例病例的细胞学图像,这需要极其严谨的数据标准和高效的数据处理流程。细胞图像的质量、标注的准确性直接影响模型训练的效果和预测的准确性。此外,处理如此大量的数据集还需有效的数据存储和管理系统支持。模型训练与验证(ModelTrainingandValidation):模型的训练涉及到复杂的深度...

万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...

Sora模型架构及其编解码器Sora模型架构虽然无法得到OpenAI的确认,很多人猜测Sora采用的是类似DiT架构,但从图片生成扩展到视频生成,并真正实现了视觉模型的规模化(scaleup),从而产生了惊人的效果(www.e993.com)2024年11月23日。Sora的Tokenizer/De-Tokenizer除了核心架构外,编解码器也很重要。Sora的技术博客没有太多提及这个。笔者...

大模型观察|从训练到落地金融业,大模型“升级之路”面临哪些挑战?

“普通通用型大模型和金融行业垂直大模型在落地速度上有着明显差异，”乐信对北京商报记者表示，一个重要的原因在于预训练的参数大小差异。普通通用型大模型通常需要千亿参数、万亿参数去做预训练模型，相比较来说，金融行业垂直大模型的预训练参数则小很多。业界由此提出，大模型在金融领域的应用呈现出三层金字塔结构：...

学习AI大模型的3件事你必须知道,业内知识,速看

2.3.广泛数据集的预训练大模型在开始工作之前,会接受一种特殊的训练,就像是一个学生在正式上课前要阅读很多书籍来获得基础知识。大模型通过阅读大量的、各种各样的数据,比如文章、图片等,来学习语言的规则、图像的特征等,这样它就能够理解和处理各种类型的信息。

GPT-4最近“变懒”的原因可能已经找到:不要基于欧洲人的数据训练...

训练一个对话模型并不是一个清晰的工业流程。相同的数据集不同的训练次数可能会产生完全不一样特质、写作风格、拒绝行为的大模型。这个过程并不像更新一个网站一样简单,所以尽管上线前,模型会做许多测试,还是可能出现很多意外情况,所以需要大家反馈来调整。

大模型对齐阶段的Scaling Laws

根据使用的RM,来预测模型能达到什么效果,或者根据效果倒推要用多大的模型虽然最终的公式看起来非常简单,但作者也进行了很多的实验和分析。首先介绍一下实验设置,为了提升评估效率,作者使用了两个RM,一个时GoldRM,作为labeler的角色,标注一份数据后训练proxyRM,用来做RL实验:...