大模型应用之困与异军突起的“埃森哲们”

在这种情况下,两位嘉宾认为机会可能存在于三个方向:首先是多模态,因为这些领域需要自主研发底座模型,更容易形成技术壁垒;其次是在特定垂直领域深耕,用专业领域数据打造差异化优势;最后则是基础设施层面,帮助企业落地AI应用——这也解释了为什么咨询公司能在这波浪潮中占得先机。一、“相当于两个月的婴儿”:AI创业还...

如何用 1024 张显卡训练一个模型

很好,这说明你了解PyTorch的基本流程。不过现实当中要复杂得多。dataset读取数据,构建输出dataloadercollate数据,进行数据预处理模型forward计算输出losscompute模型backward计算梯度模型sync梯度优化器step更新权重打印log当然这是可以无限细分下去的,但一般这些就够了。需要注意的是,除了4-7的耗时是真耗时,其...

【信达金工】涵盖价量与基本面因子的多模型结合神经网络

2.在预测中性化收益率的场景下,“以原始(未经过市值行业中性化)量价与基本面因子为特征,以原始收益率排序百分位为标签,最后中性化处理模型输出的原始收益率预测值”和“以市值行业中性化的量价与基本面因子为特征,以中性化后的收益率排序百分位为标签,模型直接输出中性化收益率”有何区别,哪种方法更优?3.在预...

...朱雨琪|工业数据之边界、权属与流转——基于权利束理论模型...

就第二个义务要点而言,域外法对于“补救措施”之定义多与“告知义务”重叠,较为特殊的是,日本个人信息保护法(2003)之中将其表述为“内部通报事故”“调查事实”“研究有效措施并联系受波及之受害者”。因此,借鉴域外法经验,笔者认为补救措施之确认的核心操作逻辑应是,数据处理者在发现数据安全漏洞时应告知数据来源者...

百度李涛:汽车智能化和大模型浪潮重叠是历史必然

其实不一定,首先,如果一个功能频繁被用户使用,一方面可以说明这个功能非常实用,用户对它产生了依赖;另一方面也有可能是因为我们整体车辆设计的智能化程度比较低,系统无法深度的理解用户当前所需,用户只能不停发原子化的操作指令才,系统才能按照指令一步一步的完成他的需求。比如要把车内温度调整到舒适的状态,要告诉它...

投前估值200亿元,智谱张鹏:我新学了一个词,叫大模型经济学

张鹏：我们不认为靠某一家企业能把（大模型产业发展）这件事全部解决掉(www.e993.com)2024年11月21日。它是一个很长的产业链条，且相当长的一段时间里可能都是这样。国外也不是科技巨头就能一家独霸，它总有自己缺的东西。在中国也是如此，国内因为起步比人家晚，整个资本、技术的积累也相对没那么好，更需要全产业链生态的发展。对我们来讲，...

ML工程师一次微调7个模型,击败OpenAI GPT-4

由于GPT模型没有经过训练或微调来响应微调模型的特定提示词,因此我们不能直接使用相同的提示词。这带来了一个有趣的问题:我们需要花多少精力在设计GPT提示词上,才能达到微调模型的准确度?换句话说,是否真的有办法在接受不同提示词的模型之间进行公平的比较?

AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?

那么,如果我们能使用一种技术来拆分、消除或至少减少这两个问题,会怎么样呢?这就是Moe,Mixture-of-Experts想要解决的问题。3.计算资源的有限性由于神经网络的稀疏性,以及当前Transformer的二次障碍问题,大模型网络中进行了大量不必要的计算,使得我们更大的LLM成为世界上最低效和最耗能的系统之一。

首个开源世界模型:百万级上下文,长视频理解吊打GPT-4,UC伯克利...

第二阶段,视觉语言培训,重点是对不同长度的视觉和视频内容进行培训。饼图详细说明了训练数据的分布情况,包括495B的文本-视频数据,以及33B的文本数据。图中还展示了模型的交互功能。语言模型阶段这个阶段首先开发LWM-Text和LWM-Text-Chat,通过使用RingAttention逐步增加序列长度数据进行训练,并修改位置编码参数以考虑...

大语言模型评测是怎么被玩儿烂的?我们跟知情人聊了一个下午

这也是为什么HuggingFace这么受到推崇的原因之一,他们有足够的卡,并且提供了一套全自动的模型能力评测框架。这意味着不管模型经过了什么“讨巧”的训练,至少在评测这个环节上他们能够被放在同一个水平线上。“但HuggingFace上的评测也不是没出过事故吧。”