Chelsea Finn:RL 是如何在 Robot Learning 领域创造价值的?
ChelseaFinn:我在Berkeley读PhD的时候,我们lab里有一个博士后,他的研究主题就是机器人的强化学习,机器人通过一系列试错的过程来学习各种能力。其中有一个任务是让机器人堆积木,机器人需要把一个很大的乐高Duplo积木块堆到另外一个Duplo积木上,和孩子们玩积木一样,机器人会先弄清楚这两个积木是如...
心发现,新希望:非奈利酮最新研究即将公布!|治疗|心脏病|老年病|心...
[3]RuilopeLM,AgarwalR,AnkerSD,etal.DesignandBaselineCharacteristicsoftheFinerenoneinReducingCardiovascularMortalityandMorbidityinDiabeticKidneyDiseaseTrial.AmJNephrol.2019;50(5):345-356.[4]BakrisGL,AgarwalR,AnkerSD,etal.DesignandBaselineCharac...
ACL 2024公布7篇最佳论文,华中科技大学本科生一作成果获奖
AyaModel:AnInstructionFinetunedOpen-AccessMultilingualLanguageMode*论文地址:*研究机构:CohereForAI、布朗大学、Cohere、CohereForAICommunity、麻省理工学院、卡内基梅隆大学*研究内容:研究人员推出了一个大规模多语言生成语言模型Aya,遵循101种语言的指令,覆盖语言种类增加了两倍。此外,...
揭秘Skywork-13B:国产AI大模型的开源革命,性能超群引领多语言处理...
模型微调的通俗化解释(结合Skywork-13B)在训练大语言模型时,微调(Fine-Tuning)是让模型更好地适应特定任务或数据的一种方法。这里有几种不同的微调方法,我们来逐个看看它们的区别和用法。1.全量微调(FullFine-Tuning)是什么:这是最常见的一种微调方法,它会调整模型中的所有参数。怎么做:??你需要用...
回望2023 | 全球亿元拍品大赏!看顶级艺术品市场究竟在卖什么...
在89件亿元拍品中,古董汽车与瑰丽珠宝也有亮眼表现。1962年法拉利330LM/250GTObyScaglietti以5170万美元成交,位居2023年度全球拍卖最高成交第七高价,一举成为拍卖史上最高价法拉利。另一辆1967年法拉利412PBerlinetta以3025.5万美元成交。1962年法拉利330LM/250GTObyScaglietti...
RRHF、DPO、RSO,一些RLHF的平替汇总|算法|rm|实验|dpo|rlhf|rrhf...
RRHF是阿里在今年年初(2023.04)发布的工作,它的做法是直接在RM数据山优化LM,让chosen回答的概率大于rejected回答的概率(www.e993.com)2024年11月7日。RRHF在具体实现上,就是计算句子的条件概率后加一个rankingloss:RRHFloss但在实践中,作者发现只用rankingloss会把模型训崩溃,所以又加了SFTloss。从消融实验可以看到加了rankloss确实对...
周鸿祎约架雷军梗被热传:雷军曾派人到朝阳公园踩点、研究站位和...
4月21日消息,微软本周公布并开源了最新一代大语言模型WizardLM-2,该模型的性能号称超越了GPT-4和Mistral,不过在相关模型上架后,微软突然又删除了所有项目文件和代码文件,之后未再次上线。目前微软相关工程师在?平台发文解释了原因,声称他们紧急下架模型的原因是“不太熟悉新的模型发布流程,忘记对模型进行幻觉测试”,...
用AI大模型「改造」QQ浏览器搜索,腾讯独家揭秘_腾讯新闻
如图7所示,QQ浏览器??搜索构建了从预训练->post预训练->第一轮finetune->第二轮finetune的pipeline。图7A:预训练采用百科,新闻,H5等1000亿级别数据进行无监督预训练。预训练任务采用MaskLM,将字级别mask升级为Phrase+词级别和实体级别mask,同时以一定概率替换为同义或者近义...
3090单卡5小时,每个人都能训练专属ChatGPT,港科大开源LMFlow
接下来我们为大家介绍的开源项目LMFlow,不需要从头预训练,只需要以finetune作为切入点即可。项目地址:httpsgithub/OptimalScale/LMFlow项目介绍该项目由香港科技大学统计和机器学习实验室团队发起,致力于建立一个全开放的大模型研究平台,支持有限机器资源下的各类实验,并且在平台上提升现有的数据利用方式...
通用模型、全新框架,WavLM语音预训练模型全解
可以看到,在使用预训练模型之后,ECAPA-TDNN模型的等错误率(EqualErrorRate)相对下降了超过50%,极大提升了模型的准确率;并且,在这个任务中WavLM依旧比HuBERT模型有着更好的效果。由于在SpeakerVerification任务上极好的表现,HuggingFace使用WavLM作为种子进行finetuning,制作了一个在线Demo,检测两...