大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
可以看到,即便是少量的合成数据也会延迟ScalingLaw的进展,作者预计,这最终会导致最终ScalingLaw提前达到饱和状态或至少出现非常糟糕的指数(即小指数)。图8(右)所示的关于模型尺寸的影响。在数据集的某个阈值前,较大/较深的模型保持较低的测试损失;但超过一定阈值后,较小的模型反而由于减少过拟合而占了上风。...
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最后,尽管其中一些发现具有“序列依赖性”(你需要首先做出发现A,以便拥有工具或知识来做出发现B)——这可能会再次造成实验延迟——但许多,也许是大多数,是独立的,意味着许多可以同时进行。这两个事实,以及我作为生物学家的一般经验,强烈表明,如果科学家们更聪明,更擅长在人类拥有的大量生物学知识之间建立联系(再次考...
Anthropic CEO万字长文:AI终将成为“爱的机器”-虎嗅网
另一种说法是我认为有一个不可避免的恒定延迟:实验和硬件设计有一定的"延迟",需要迭代一定"不可减少"的次数,以学习无法逻辑推导的东西。但在此基础上可能实现大规模并行15[38]。临床试验呢?尽管与之相关的官僚程序和延误很多,但事实是很多(尽管绝不是全部!)它们的缓慢最终源于需要严格评估效果微弱或模糊的药物。
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Aman:缓存起到了巨大的作用。因为你要处理这么多输入token,如果你在给定行中输入的每个按键都要针对所有传入的token重新运行模型,那么一是会大大降低延迟,二是会让GPU负载过高。因此,你需要设计用于模型的实际提示,使其具有缓存意识。然后,你需要跨请求重用KV缓存,以减少计算量。Sualeh:希望能跳转到不同的文件。所以...
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
张鹏:强化学习在下一代的模型里要扮演更重要的作用,会带来什么影响?汪华:如果大规模采纳这个方案,算力会更短缺,推理会变得更重要。因为之前说推理成本将来会降100倍,现在如果往强化学习的方向发展,推理成本就更需要降了,因为解决问题要消耗更多的推理token。降低推理价格其实等效于推理速度提升,需要把推理所需...
灵魂拷问-前端到底能做些什么?--性能优化篇
HTTP/2允许在单个连接上并发发送多个请求和响应,而不需要等待前一个请求完成(www.e993.com)2024年10月17日。这减少了延迟并提高了资源利用率。头部压缩HTTP/2使用HPACK算法对请求和响应头部进行压缩,减少了传输的数据量,特别是在请求头部较大的情况下。服务端推送服务器可以主动向客户端推送资源,而不需要客户端请求。这意味着服务器可...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
在实证方面,作者考虑了交易成本和交易延迟,对1990年至2023年期间美国、德国和日本的主要股票指数进行了策略测试。结果表明,与隐马尔可夫模型指导的策略和买入并持有策略相比,JM指导的策略在降低波动性和最大回撤以及提高风险调整后收益方面始终表现更优。具体而言,JM指导的策略在不同地区相较于买入并持有策略,...
Shader变体大杀器:Specialization constants
缺点:不能使用延迟渲染或者RuntimeVT系统怎么办?真正的函数调用和动态调度将运行时函数调用与动态调度相结合可能比链接步骤更好,但它也更像是一个根本性的变化。虽然链接可以离线进行,没有驱动程序输入,但动态调度肯定需要驱动程序和硬件支持。大多数GPU使用的“将所有东西都塞在静态分配的寄存器块中”模型当然不适...
深度长文:解读电子双缝干涉实验(近5000字,建议收藏)
所以,“观测行为干扰系统的状态,也就是电子的状态”成立的可能性不大。说白了,科学家们也不知道观测行为是不是会导致波函数坍缩,更不知道为什么,量子力学就是如此奇妙。总之就是,科学家们的确知道观测之后会带来波函数坍缩,但不能确定是不是观测行为本身导致的。所以更倾向于把“波函数坍缩”当作一个基本前提,...
未来决定过去?在这种情况下居然是真的!
量子力学用波函数解释了我们看到的现象,但狡猾的是,不会让你一次性看到波函数的全貌,只能通过多次实验来展现。量子延迟选择实验到底发生了什么?我们考虑量子延迟实验时,依然会不自觉地落入经典物理的思维模式,利用单一的波或者粒子的物理图景来分析问题,以至于出现了大漏洞。