秘塔搜索用知网的数据训练人工智能,侵权吗?
但少部分情况下,人工智能会因为训练技术问题出现过拟合(outfing)[iv],导致输出的结果内容和训练内容一致,此时,比如秘塔预训练论文时有过拟合,就会出现搜索结果照搬索引论文文献内容的情况,哪怕照搬的是部分内容也是侵犯被索引文献信息网络传播权的,这时的行为性质就从合理使用变成了抄袭。如果出现搜索结果抄袭知网论文,...
Meta 科学家揭秘 Llama 3.1:合成数据很重要,MoE 不是必须的
05合成数据很重要Llama3的训练数据量达到了15TToken,是Llama2的7倍之多,并且涵盖了4倍的代码量和30种不同的语言。但关于数据,我的直觉是,公开互联网上充斥着过多文本垃圾,用这些token训练模型是对算力的浪费。在为Llama2抓取数据时,我们就使用Llama作为分类器,用于过滤出高质量的tok...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
因此,我们有理由认为神经网络根本表征是等效交互,而不是其载体(参数和训练样本),符号化交互表征可能代表了知识表征的第一性原理(被交互的稀疏性定理、无限拟合性定理、以及殊途同归现象所保证,见“四、交互的定义”章节,具体详细研究见下面知乎文章。参见:httpszhuanlan.zhihu/p/633531725误会2:神经网络...
“稚晖君”停更这一年:想赢下人形机器人,要像大公司那样去创业
如果只靠仿真和生成数据,会有可能出现用ChatGPT训练大模型的情况,出现幻觉、Sim2RealGap等问题。所以真机数据必不可少,价值也最大,但它的量不会有仿真数据那么大,可能占10%。还要考虑采集成本,有些公司硬件能力没么强。我们本体做得足够好,所以才有条件在今年下半年有几百台机器人能采集数据。我们会找...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
所以,造成GPU利用率低下的原因是什么呢?特定视觉应用程序可能需要大量的内存带宽,这意味着GPU可能需要很长时间才能将数据传输到内存或从内存传输。这可以通过利用内存访问模式进行排序。特定计算任务可能不那么密集,这意味着GPU可能没有充分利用。这可能是条件逻辑或其他不适合并行处理的操作。
...策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
许多统计测试要求被测试的数据是平稳的(www.e993.com)2024年9月10日。在非平稳数据集上使用某些统计数据可能会导致垃圾结果。作为一个例子,让我们通过我们的非平稳.htmlnp.meanplt.figureplt.plotplt.hlines计算的平均值将显示所有数据点的平均值,但对未来状态的任何预测都没有用。与任何特定时间相比,它毫无意义,因为它是不同时间的不...
知网与秘塔之争:AI搜索引擎的版权边界在哪里?
但少部分情况下,人工智能会因为训练技术问题出现过拟合(overfittng)[iv],导致输出的结果内容和训练内容一致,此时,比如秘塔预训练论文时有过拟合,就会出现搜索结果照搬索引论文文献内容的情况,哪怕照搬的是部分内容也是侵犯被索引文献信息网络传播权的,这时的行为性质就从合理使用变成了抄袭。
生态位模型黑科技:怎样寻找沧海遗“株”
MaxEnt也不是全能的,对于稀有物种而言,它还是有比较大的过拟合风险。这也不是它的错,原理很简单:数据量越大,模型越准确,稀有物种一般只有几个分布点,信息量太少了,但是却要找到这几条数据同几十个环境因子之间的关系,这有点强“模”所难。因此,2015年有人开发了一套专门针对稀有物种的建模方法。每次...
详解AI产品经理工作全流程
产生过拟合的原因一般有:特征过多,模型复杂度过高,样本数据无法代表预定的分类,样本噪音干扰过大等。欠拟合:模型不能很好的捕捉数据特征,不能很好的拟合数据。在训练集的表现就很差,需要继续努力“学习”。产生欠拟合的原因一般有:模型复杂度过低、特征量过少等。
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
另外,Phi-3-mini的参数量仅有3.8B,不到Llama38B参数量的一半。那么,Phi-3有何秘诀?根据其技术报告,其更重视数据质量,而不是数量:「经过严格过滤的网络数据和合成数据」。其论文并未给出太多数据整编方面的细节,但其很大程度上承袭了之前的Phi模型的做法。本文作者之前写过一篇介绍Phi模型的...