神经符号能量模型的数学框架、建模范式分类及学习技术套件
微调和适应是两种更新预训练模型参数以处理新领域中特定问题或数据集的方法(Devlinetal.,2019;J.Huetal.,2022)。微调和适应通过最小化数据集上的学习目标来调整预训练模型参数,这些学习目标都是专门为下游任务设计的。这些步骤是现代AI开发过程中的必要环节。在微调和适应步骤中,NeSy框架被用来设计原则...
腾讯最新万亿参数异构MoE上线,技术细节首次曝光,权威评测国内第一...
可以简单理解为,训练数据量越大,模型效果越好;参数量越大,模型效果越好。其中后者意味着,如果想要模型具备更高的效果天花板,就需要设计较高参数量的大模型,但大参数量设计也意味着较高的部署成本和较低的训练推理性能。为此,混元Turbo采用了全新的异构MoE结构。通过较多的专家数和较小激活量设计,在模型整体参数...
腾讯万亿参数异构MoE上线,技术细节曝光!评测国内,直逼GPT-4o
可以简单理解为,训练数据量越大,模型效果越好;参数量越大,模型效果越好。其中后者意味着,如果想要模型具备更高的效果天花板,就需要设计较高参数量的大模型,但大参数量设计也意味着较高的部署成本和较低的训练推理性能。为此,混元Turbo采用了全新的异构MoE结构。通过较多的专家数和较小激活量设计,在模型整体参数...
Llama 3.1论文精读:为什么模型参数是4050亿?
在每个计算预算下,使用40M到16B参数的模型,每个计算预算下使用一系列模型大小。在这些训练运行中,使用余弦学习率计划,预热2,000个训练步骤。峰值学习率根据模型大小设置在2×10^-4到4×10^-4之间。将余弦衰减设置为峰值的0.1。每一步的权重衰减设置为该步骤学习率的0.1倍。Meta为每个计算规模使用固定的批...
科学家提出三维共形设计方法,可精准设计复杂三维结构的材料参数
该研究是基础原理的突破,研究人员巧妙地利用稳态热传导中的流线和等温面构成三维正交网格,从而绕开了无法构建三元数的数学难题,进一步提出了CAT方法,最终使三维共形设计成为可能。须留钧解释说道:“CAT方法是沿着流线和等温面设计材料参数,使二者形成三维共形网格(满足保角性和伸缩率不变性)。”...
全球开源大模型新王!阿里Qwen2.5来了,性能跨量级超Llama3.1
据悉,旗舰模型Qwen2.5-72B模型在MMLU-rudex基准(考察通用知识)、MBPP基准(考察代码能力)和MATH基准(考察数学能力)的得分高达86.8、88.2、83.1(www.e993.com)2024年9月29日。720亿参数的Qwen2.5,甚至“跨数量级”超越4050亿巨量参数的Llama3.1-405B。Llama3.1-405B由Meta于2024年7月发布,在150多个基准测试集中追平甚至超越了当时SOTA(业界最佳...
零一万物发布千亿参数模型 Yi-Large,李开复:中国大模型赶上美国...
经过微调后的Yi-1.5-6B/9B/34B-Chat在数学推理、代码能力、指令遵循等方面更上一层楼。Yi-1.5-6B/9B-Chat在GSM-8K和MATH等数学能力评测集、HumanEval和MBPP等代码能力评测集上的表现远同参数量级模型,也优于近期发布的Llama-3-8B-Instruct。
学习AI大模型的3件事你必须知道,业内知识,速看
2.1.规模和参数量庞大想象一下,AI模型就像是一个巨大的图书馆,里面存放着数不清的书。每本书都代表了一种知识或信息。大模型就像是一个超级大的图书馆,它有从几亿到几千亿本这样的书。这些书也就是参数,它们帮助AI理解和创造非常复杂和丰富的内容,就像图书馆里的书可以帮助我们学习世界上的各种知识一样。
Meta首发「变色龙」挑战GPT-4o,34B参数引领多模态革命!10万亿...
评估内容包括,常识推理、阅读理解、数学问题和世界知识领域,评估结果如下表所示。-常识推理和阅读理解可以观察到,与Llama2相比,Chameleon-7B和Chameleon-34B更具竞争力。甚至,34B甚至在5/8的任务上超过了Llama-270B,性能与Mixtral-8x7B相当。
阿诺德:于寻常处证神丨我崇拜的数理大神系列之一
那些低能、无力理解物理的数学家让我们老想起奇怪数字的公理化理论。数十年来是这样的丑陋构建的数学充斥了我们的课堂,在法国,在俄罗斯,皆如此。…大多数大学生,甚至大多数法国的数学教授都画不出用参数方程定义的曲线(比如x=t3-3t,y=t4-2t2)。……他们既不熟悉黎曼面也不熟悉表面的拓扑分类,……这还是...