低内存占用也能实现满血训练?!北理北大港中文MMLab推出Fira训练框架
具体来说,在预训练LLaMA1B模型时,Fira节约了61.1%优化器状态所占内存,并且取得了比全秩训练更加好的结果。△使用C4数据集预训练不同大小的LLaMA模型验证集困惑度(↓)对比在预训练LLaMA7B模型时,Fira在使用了比Galore小8倍的秩rank的情况下,训练表现远超Galore。这展现了Fira在大规模大模型上的有效性,以...
迈向多语言医疗大模型:大规模预训练语料,开源模型与全面基准测试
当将自回归训练扩展到整个多语言医学语料库时,这个问题可以在很大程度上得到缓解,显著改善最终结果。这不仅提高了选择准确率至64.40,还分别在BLEU-1和ROUGE-1上提高了推理能力0.48和0.54(对比各模型结果表格的第三行与第四行)。此外,引入自动收集的US-Data有助于进一步将准确率从64.40提高到67.75...
Evaluation is All You Need!首个开源多模态大模型通用评测器LL...
在这一数据集上训练LLaVA-Critic,使之学会对模型回复给出合理评分(judgement)和打分依据(reason);更进一步,在多模态评测(LMM-as-a-Judge)和偏好学习(preferencelearning)两个场景中验证了LLaVA-Critic的有效性。
阿里8B模型拿下多页文档理解新SOTA,324个视觉token表示一页,缩减80%
在多页文档理解benchmark上,相比近期提出的同时具备多图能力和文档理解能力的模型,DocOwl2在以显著更少的视觉token、更快的首包时间达到了多页文档理解的SOTA效果。在单页文档理解任务上,相比相似训练数据和模型结构的DocOwl1.5,DocOwl2缩减了超过80%的视觉token且维持了绝大部分性能,尤其在最常评测的文档数据...
Web3-AI 赛道全景报告:技术逻辑、场景应用与顶级项目深度剖析
模型训练:可以使用GPU、TPU或高性能计算集群来训练模型,训练时间受模型复杂度和计算能力的影响。模型推理:模型训练好的文件通常称为模型权重,推理过程是指使用已经训练好的模型对新数据进行预测或分类的过程。这个过程中可以使用测试集或新数据来测试模型的分类效果,通常用准确率、召回率、F1-score等指标来评估模...
英伟达开源模型 Nemotron-70B 超越 GPT-4o 和 Claude 3.5,仅次于...
为此,他们集中了两种模型的优点,发布了名为HelpSteer2-Preference的高质量数据集(www.e993.com)2024年10月23日。这样,Bradley-Terry模型可以使用此类偏好注释进行有效训练,还可以让注释者表明为什么更喜欢一种响应而非另一种,从而研究和利用偏好理由。他们发现,这个数据集效果极好,训练出的模型性能极强,训出了RewardBench上的一些顶级模型(...
全模态对齐框架align-anything来啦:实现跨模态指令跟随
模态数据不平衡:虽然视觉任务有丰富的数据,但视频和音频等其他模态的数据相对稀缺,并且缺乏不同模态之间的联动数据。有限的多模态训练数据:大多数现有数据集都集中在特定于模态的问答任务上,而缺乏专门的数据集来增强多模态模型的指令跟随能力。表中的首选项注释方法由三个部分组成:...
真的勇士,字节跳动用大模型做推荐了!!
结论1:对于ItemLLM和UserLLM,基于预训练微调更好;结论2:预训练使用的token越多,效果越好;此外如果预训练后再进行SFT(在对话场景下),效果会下降,原因可能是因为SFT仅仅训练follow指令的能力,而对推荐本身无益。结论3:ItemLLM和UserLLM都训练会更好。
减轻幻觉新SOTA,7B模型自迭代训练效果超越GPT-4,上海AI lab发布
结果表明,混合训练数据的训练策略比仅用新数据进一步训练效果更好。在各个训练阶段整合不同质量的数据提高了标注器模型的鲁棒性。评估ANAH-v2模型在幻觉检测能力的泛化性本文进一步验证了微调模型ANAH-v2在其他幻觉检测数据集HaluEval(英文)和HalluQA(中文)上的有效性。让ANAH-v2分别判断回答中是否包含幻觉。
海天瑞声接待1家机构调研,包括东吴证券
客户对训练数据的需求是长期持续的,随着AI技术应用场景的增加,需求将越来越大。智能驾驶数据业务市场需求与车型传感器丰富度、量产车数量和智能驾驶级别的提升有关,预计数据处理需求将呈现指数级增长。强化学习阶段的数据服务需求逐渐攀升,标注任务向更多垂类拓展,评价指标变得更丰富,且由单模态向多模态转变。大模型领域的...