高质量数据才是王道!EPFL 研究:训练数据对大模型性能至关重要!
但对于多轮对话等复杂任务,指令微调仍然是更优的选择。随着数据集规模的扩大,IFT的性能会持续提升,而ICL的性能在达到一定样本数量后会趋于稳定。研究人员强调,选择ICL还是IFT取决于多种因素,例如可用资源、数据量和具体应用需求。无论选择哪种方法,高质量的训练数据都至关重要。备注:资讯来源AIbase基地...
年轻人的好友列表,AI越来越多-虎嗅网
他认为,要加快AI的感知效率,必须要在语音和NLP的融合上下功夫,但很多大模型公司更多在打造基座能力,Soul是为数不多去趟这个方向的企业,就是为了让用户能实时与具备形象、表情、记忆的AI多模态交互。如此发展下去,年轻人好友列表会扩列越来越多AI——与80后、90后社交基于某些物理连接(现实身份信...
年轻人的好友列表,AI 越来越多
他认为,要加快AI的感知效率,必须要在语音和NLP的融合上下功夫,但很多大模型公司更多在打造基座能力,Soul是为数不多去趟这个方向的企业,就是为了让用户能实时与具备形象、表情、记忆的AI多模态交互。如此发展下去,年轻人好友列表会扩列越来越多AI——与80后、90后社交基于某些物理连接(现实身份信...
多数据中心训练:OpenAI 击败谷歌 Infra 的大计(两万字精校)
1.AI模型越来越大,让基础设施需求激增,前沿AI模型训练集群已达万卡级,并且需求持续增长,同时大规模训练从单一数据中心逐渐转向多数据中心;2.高密度液冷AI芯片越发受到关注,Google早年开始的持续布局已然于基础设施方面远超竞争对手;3.相比于模型架构等技术,各家厂商私有的容错训练技术成为更重要的更封闭的...
Motiff 妙多出席 2024QCon 大会自研 UI 大模型加速设计工具创新
Motiff妙多大模型在数据、模型架构和训练方法上进行了多次创新。UI领域的训练数据比通用领域少一个量级,Motiff妙多通过提高知识密度、生成合成数据,构建了一批优质UI数据,并根据UI领域需求个性化调整模型架构。这些调整使得Motiff妙多大模型适配UI领域特点,具备“支持输入高清”、“保持图片长宽比”和“精...
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
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(www.e993.com)2024年10月23日。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-art的平均精度(92%),并且在CALFW上超越了真实数据集(CASIA-WebFace)的精度。这证明了我们方法的有效性。第二:之前的最好的方法Arc2...
预训练的 Scaling Law 正在走入死胡同,o1 让更多创业公司重新复活
哪怕是在明确领域,比如数学编程的问题,它在做得好的问题上表现非常好,但在一些问题上也做得不太好。也就是说,可能它在训练CriticModel(评判模型)或者RewardModel(奖励模型)的时候,对于下游任务的泛化,可能还是遵循物理规律。如果对下游任务覆盖得好,它就做得好;如果覆盖得不好、下游任务没见过这些数据,或者...
...MIT团队推出数据集审查工具DPExplorer,对“不合适”训练数据说no
总之,通过减少训练数据透明性不足导致的模型偏差,DataProvenanceExplorer有助于提高AI模型在实际应用中的准确性和公正性,增强模型在多样化任务中的适应性。然而,这一研究也存在一定的局限性。例如,该工具目前主要适用于文本数据集,而对多模态数据(如视频、语音等)的支持仍有待加强。未来,研究人员希望扩大他们...
投资者提问:公司您好!目前国内外AI巨头越来越多的在用合成数据来...
公司您好!目前国内外AI巨头越来越多的在用合成数据来训练模型。请问星环语料开发工具对于合成数据有何帮助,在合成数据产生和使用等领域有哪些功能和市场?谢谢!董秘回答(星环科技SH688031):感谢您的关注。公司多模态的数据合成、生成还在研究中,目前对文本语料的生成和评估工具已经进行了部分产品化开发。
专访极越夏一平:大模型训练不是比谁数据多,而是比高质量数据
因为北京的PPA刚开始,虽然我们现在还有高精地图,但很多体验上的能力其实没有差别,可以感觉到安全性比很多车体验要好很多,我们有足够多的数据、覆盖足够多的场景,可以训练足够多的场景,可以覆盖更多长尾的Case,那么产品的体验就会越好。总有来说就是数据足够多、算力足够大、训练足够频繁,用最快的速度自我成长。