首次!用合成人脸数据集训练的识别模型,性能高于真实数据集
我们在5个常用的人脸识别测试集LFW[3]、CFP-FP[4]、AgeDB[5]、CALFW[6]、CPLFW[7]上和现有的合成数据集进行了对比。表一:对比用Diffusionmodels,3Drendering,和GAN方法(从上到下)生成的合成数据集的性能。第一:我们在生成的0.5M图片规模的训练集在上实现了state-of-the-ar...
一文带你了解端到端自动驾驶技术与挑战
基准测试通过多个基准测试和仿真器来评估端到端自动驾驶系统的性能,确保其在现实世界中的鲁棒性和安全性。离线/开环评估:开环评估主要通过与预先记录的专家驾驶行为对比来评估系统的性能。该方法需要评估数据集,包括:(1)传感器读数,(2)目标位置,(3)对应的未来驾驶轨迹,通常由人类驾驶员提供。以传感器输入和目...
大模型技术在企业应用中的实践与优化 | 新程序员
避免使用训练数据中的内容,防止评估结果过于乐观。实施建议:(1)创建多样化的测试用例,包括常见查询、边缘情况和潜在的错误输入;(2)定期更新测试集,以反映不断变化的业务需求和用户行为。2.自动评测方法使用通用评测基准,如中文SuperCLUE等。注意:一些评测集可能已被广泛使用,导致数据污染。应定期更换评测集(...
斯坦福/苹果等23所机构发布DCLM基准测试,高质量数据集能否撼动...
*基于模型的过滤是构建高质量训练集的关键,生成的数据集DCLM-BASELINE支持使用2.6T训练tokens在MMLU上从头开始训练7B参数语言模型,达到64%的5-shot准确性*DCLM的基础模型在MMLU上与Mistral-7B-v0.3和Llama38B表现相当DCLM基准:从400M到7B多尺度设计,实现不同计算规模...
GPT-4作弊被抓,吉娃娃or松饼打乱顺序就出错,LeCun:警惕在训练集上...
在EMNLP2023一篇研究中,构建了GVIL数据集,包含1600个数据点,系统性的评估视觉幻觉问题。研究发现,规模更大的模型更容易受到错觉的影响,而且更接近人类感知。另一篇刚出炉的研究则重点评估了两种幻觉类型:偏差和干扰。偏差指模型倾向于产生某些类型的响应,可能是由于训练数据的不平衡造成的。
弱智吧竟成最佳中文AI训练数据 中科院等:8项测试第一
分别用各种数据集训练零一万物Yi系列开源大模型,在BELLE-Eval测试集上使用GPT-4评分得到结果(www.e993.com)2024年9月17日。在规模较小的Yi-6B模型上,纯弱智吧版本总分排名第三,还不算太突出。看来小模型还没能领悟弱智的精髓。到了Yi-34B,弱智吧版本表现就一骑绝尘了。只有在改写和数学任务上没能取得最高分,但成绩也比较靠前。
国内首个医疗专科推理数据集开源 蚂蚁百灵大模型助力行业落地
在医疗行业,通用型语言模型在应对医疗问诊时,会直接给出答案,而医生则会根据专业知识进行反复的症状探讨,才能给出答案。另外,大模型的幻觉问题和推理能力不足,当前高质量的中文医学专科数据集又较为稀缺,这对训练出色的医疗领域大模型提出了挑战。为克服这些难题,蚂蚁集团与上海仁济医院泌尿科专家团队联合研发,基于医...
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究
近期,北京智源人工智能研究院发布基于FlagEval(天秤)大模型测试平台的第202406期测试结果,本次智源评测使用20余个数据集、超8万道考题,包括与合作单位共建和智源自建的多个评测数据集。其中,主观题4000余道,均来源于自建原创未公开并保持高频迭代的主观评测集,严格校准打分标准,采取多人独立匿名评分、严格质检与抽检相...
揭秘人工智能“三角恋”:训练集、验证集与测试集深度解析
三、测试集:检验模型性能的“终极考场”测试集是人工智能构建中的最后一道关卡,也是检验模型性能的“终极考场”。在模型训练和验证阶段完成后,我们会使用测试集对模型进行最终评估。测试集中的数据是完全独立于训练集和验证集的,它们代表了模型在实际应用中可能遇到的各种情况。
...预测,证实黄仁勋观点:AGI或在2029年出现,AI五年内通过人类测试
两年后,Hoffman等人在2022年提出了「Chinchilla缩放规律」,即在给定的算力(FLOPs)下,只要数据集足够大,模型的规模可以大幅缩小。论文地址:httpsarxiv/abs/2203.15556值得注意的是,Chinchilla缩放规律基于的是这样一个假设:训练一个模型后,在基准测试上仅运行一次推理。