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
这个实验研究了身份分离度对于精度的影响。虽然身份分离度的重要性是共识,但是目前为止并未有工作来验证它的真实性。因此,我们控制了数据集种身份与身份之间的平均相似度来进行消融实验。结果显示,高的分离度会大幅降低最终识别模型的性能,而过低的分离度也无法持续对最终性能提供帮助。在其他识别测试集上HSFace和...
超全拆解AlphaFold 3,上海交大钟博子韬:极致利用数据,以原子精度...
如下图所示,右侧展示了MSA对AlphaFold2性能的影响:随着MSA数量的增加,当超过某一阈值(粉色线)后,AlphaFold2性能的提升趋于平缓。据下图中间部分可得,与AlphaFold2相比,MSA对AlphaFold3的影响减弱(曲线浮动幅度很小)。另外,抗体的成熟经常需要通过体内超突变的过程,MSA信息对其结构预测的帮助...
追问daily | 将基因存储至芯片,为人类重生预备;上丘脑也负责决策...
此外,验证研究表明,综合模型在外部队列中的准确率为0.89,AUC值为0.95。这项研究表明,多模态MRI结合行为评估能够显著提高双相情感障碍的早期诊断精度,为个性化治疗提供了潜在途径。研究发表在BiologicalPsychiatry上。#大脑健康#双相情感障碍#多模态MRI#行为评估#青少年阅读论文:Wu,Jinfeng,etal.“Enhanc...
突破不可解释性!视频异常新检测框架精度90.67%拿下SOTA
然后,根据异常分数对视频标记进行采样。具体来说,只有对应异常分数高于设定阈值的帧对应的tokens会被输入到LLM中,通过这种方式,模型可以对长视频做出高效响应。LLM为了使LLM理解视觉编码器输出的特征,在它们之间设计了一个由两层MLP组成的projector,与LLM的输入维度对齐,团队使用Vicuna作为LLM。效果如何?在训练过程...
中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...
DeepSeek团队在V1版本中提出了独特的ScalingLaw,优化了大型语言模型的架构设计,通过增加网络深度而非宽度,提高了模型处理能力和效率,同时控制参数数量。在数据层面,团队发现高质量数据集对训练效果至关重要,有助于更有效地利用计算资源。通过研究不同计算预算下的超参数配置,DeepSeek发现最优参数选择存在细微差异,提示...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
由此,研究人员可以测试随机性和预处理等特征如何影响最小值(www.e993.com)2024年10月23日。同时。为了确保跨数据集和模型大小进行有效优化,研究人员仔细调整了每个设置的学习率和批量大小,并省略了权重衰减。数据对EMC的影响研究人员通过修改隐藏层的宽度来扩展一个2层的MLP,通过修改层数和通道数来扩展CNN,并在一系列图像(MNIST、CIFAR-10、CIFAR...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
虽然Adam经常被认为是需要大量内存的优化器,因为它为每个模型参数引入了两个新参数,但这并不会显著影响LLM的峰值内存需求。这是因为大部分内存将被分配用于大型矩阵的乘法,而不是用来保留额外的参数。对于静态数据集,像多轮训练中多次迭代可能效果不佳。这通常会导致过拟和,使训练结果恶化。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
向平均值调整,工作记忆中的认知偏差借助互联网对话互动能显著提高社会孤立老年人的认知功能大脑对图像记忆的时空动态大脑中β节律大爆发如何控制你的认知?较高的光照水平可能会提高认知能力对时间的感知会因你所见而扭曲环境可能比遗传更能影响元认知能力...
Meta祭出三篇最详尽Llama微调指南,千字长文,0基础小白必备
对于需要LLM获得新的转换技能的任务,CPT可能是有益的。有研究报告显示,继续预训练成功地增加了多种语言能力。但CPT成本极高,需要大量的数据和计算资源。比如,PYTHIA套件经历了第二阶段的预训练,最终得到了FinPYTHIA-6.9B。该模型专为金融数据设计的,使用240亿token的数据集,进行了18天的继续预训练。
记者探访揭秘 人形机器人“上岗”要过几道关?
记者从北京具身智能机器人创新中心了解到,人形机器人一体化关节作为机器人运动系统的核心部件,其性能直接影响机器人的整体表现,包括动作精准度、灵活性、安全性及能效等,因此技术人员要对机器人的关节开展一系列的测试,包括绝对定位精度、重复定位精度、稳态误差等。