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
表一:对比用Diffusionmodels,3Drendering,和GAN方法(从上到下)生成的合成数据集的性能。第一:我们在生成的0.5M图片规模的训练集在上实现了state-of-the-art的平均精度(92%),并且在CALFW上超越了真实数据集(CASIA-WebFace)的精度。这证明了我们方法的有效性。第二:之前的最好的方法Arc...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如何通过数据集的构建和优化来提高预测准确性。5、可解释性方法:介绍了SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)方法,这是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型预测和特征重要性分析。6、SCI论文写作指导:提供了SCI文章写作的案例解...
Ilya预言成真,下一个token预测直达AGI!智源首发原生多模态世界...
语言数据:使用与Aquila模型相同的语言数据,一个由中英文数据组成的高质量语料库。图像数据:构建了一个大型图像文本数据集,其中包括开源网络数据、AI生成的数据和高质量的内部数据。整个数据集经过了分辨率、图片质量、类型等方面的过滤过程。训练了一个基于Emu2的图像描述模型来对过滤后的数据进行标注以构建密集的图像...
英伟达新 nGPT 架构撬动 AI 未来:训练模型时间可缩短至 1/20
英伟达团队使用OpenWebText数据集进行测试,nGPT在速度和效率上均优于传统的GPT模型。对于长达4000个tokens的文本输入,nGPT所需的训练轮次远少于传统模型,显著缩短了训练时间。nGPT的一个关键优势是将归一化(normalization)和表示学习(representationlearning)结合成一个统一框架,这种设计简化了模型架构,...
超全大模型资源汇总|30 个优质 NLP 数据集和模型,一键使用 8 个...
直接使用:httpsmy5353/seqmon2.IEPile大规模信息抽取语料库IEPile是由浙江大学研发的大规模、高质量的双语(中英)信息抽取(IE)指令微调数据集,涵盖了医学、金融等多个领域。直接使用:httpsmy5353/300643.LongAlign-10K大模型长上下文对齐数据集...
使用无人机高光谱图像和小型校准数据集对田间土壤有机质进行高...
本研究比较了使用无人机高光谱数据、观测到的土壤数据和RF模型进行田间尺度SOM预测的OK技术(www.e993.com)2024年10月23日。研究结果如下01吸光度转换、MSC、SG和FD技术对SOM的预测效果良好。经过这些预处理后,光谱和SOM之间的绝对最大相关系数从0.41增加到0.58。
难辨真假!研究人员使用ChatGPT生成数据集支持科学假说—新闻...
11月9日,JAMAOphthalmology刊登了一篇论文,研究人员使用GPT-4和其拓展的高级数据分析功能(ADA)配对,生成关于圆锥角膜患者的虚假数据集,从而支持一个未经证实的科学假说。对于部分圆锥角膜患者而言,有两种治疗方法可供选择:一种是穿透性角膜移植术(PK),即切除全层病变角膜,以捐赠者的健康组织取代;另一种是深板层角...
罗伯特·博世有限公司申请确定技术系统的数据模型的基本分布和...
专利摘要显示,本发明涉及用于在使用分配准则的情况下确定技术系统的数据模型的基本分布的方法,其中借助于数据模型基于作为输入数据的值的数据集确定输出数据,根据分配准则将数据集的值分别分配给多个取值范围之一,该方法包括:提供训练数据,其中训练数据包括值的大量数据集;将分配准则应用于训练数据的值的大量数据集,以获得...
卷起来!让智能体评估智能体,Meta发布Agent-as-a-Judge
使用目前,作者已在GitHub上提供了开源代码,支持对任意工作区(workspace)进行提问,并通过Agent-as-a-Judge功能在DevAI数据集上进行自动评估。未来的开源智能体评估将进一步改进,首先利用DevAI对中间过程进行判断和优化,最终通过类似MLE-Bench的工具测试智能体的整体性能。
科学家推出大模型数据集,涵盖高中和奥赛数学题,有望让AI辅导数学...
一是用使用数学数据集去微调模型,增强模型本身的逻辑推理能力。二是利用提示工程(promptengineering)这一方法,即在不改变大模型本身的情况下,针对大模型的输入加以设计,让它的输出更加符合需求。赵子龙等人认为:工业界的训练资源远远超过他所在学术界,因此他很难在微调模型上下功,所以他和同事决定从第二种方法入手。