Yann LeCun:今天的AI比猫还笨,自曝早已放弃大模型
语言模型是这一点的特例,其中架构的设计方式是为了预测一个项、一个token或一个单词时,只能查看其左侧的其他token。它不能查看未来。如果你正确训练一个系统,给它展示文本,并要求它预测文本中的下一个单词或下一个token,那么你可以使用该系统来预测下一个单词。然后你将那个下一个单词加入输入中,再预测第二个单...
...的理解力、孩子看到的视觉信息量媲美大模型全网文本训练数据量
所以如果你训练一个系统来做到这一点,对吧,你向它展示文本,你要求它预测文本中的下一个单词或下一个标记,那么你当然可以使用这个系统来预测下一个单词,然后你将下一个单词移入输入,然后预测第二个单词,并将它移入输入,预测第三个单词,这就是自回归预测。这就是LLM所做的。这不是一个新概念,它可以追溯到克劳...
LeCun最新万字演讲:纯语言模型到不了人类水平,我们基本已放弃
因此,如果你的行动不是一次性的,而是一个序列,并且你的世界模型是一个真实的系统,它能够告诉你在时间点T的世界状态,以及你可能采取的某个行动,预测出在时间点T+1的世界状态,那么你会想要预测在这种情况下,两个行动序列将导致什么结果。你可以通过多次运行你的世界模型来实现这一点。然后通过反向传播和基于...
杨植麟、姜大昕、朱军云栖激辩:我们对大模型发展的预测,都过于...
在GPT-4o之前,有比如GPT-4v,是一个视觉的理解模型,有DALL·E、Sora等视觉的生成模型。还有Whisper和VoiceEngine的声音模型,原本这些孤立的模型,到了4o这里都融合在了一起。为什么融合这件事情非常重要?因为我们的物理世界本身就是一个多模态的世界,所以多模态融合,一定是有助于我们更好地为我们的物理世界建...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
应用单步预测技术。讨论LSTM模型。用当前的数据预测和可视化未来的股票市场为什么你需要时间序列模型?你希望对股票价格进行正确的建模,所以作为一个股票买家,你可以合理地决定何时买入股票,何时卖出股票以获得利润。这就是时间序列模型的作用。你需要好的机器学习模型,它可以观察一连串数据的历史,并正确预测该序列的未...
Hinton万字访谈:用更大模型“预测下一个词”值得全力以赴
Hellermark:这些模型是如何预测下一个词的?为什么这是一种错误的思考它们的方式?Hinton:我并不认为这是错误的方式(www.e993.com)2024年10月23日。事实上,我认为我制作了第一个使用嵌入和反向传播的神经网络语言模型。数据非常简单,只是三元组,它将每个符号转换为嵌入,然后让嵌入相互作用以预测下一个符号的嵌入,然后从那预测下一个符号,然后它通...
用过kimi,再用橙篇,终于知道大模型“卷应用”是什么
此外,可能还包括引用分析、作者信息、出版物统计等元数据。搜索算法:全网搜索通常会考虑诸如网页的流行度、链接结构、关键词匹配等因素,有时也会使用AI技术来理解搜索意图和上下文,提高搜索结果的相关性。专业学术搜索除了基本的关键词匹配,还可能使用特定的文献计量学原理和算法,如洛特卡定律、布拉德福文献分散定律、...
前Uber首席科学家创办自动驾驶公司,用AI大模型预测未来几秒的路况
自动驾驶公司Waabi日前宣布,它正在使用一种生成式人工智能模型来帮助预测车辆的运动轨迹。这项名为Copilot4D的新系统使用激光雷达传感器的大量数据进行训练,这种传感器利用光来感知与物体之间的距离。如果你(以提示的方式)向模型输入一种情况,比如一个司机鲁莽地驶入高速,它会预测周围的车辆将如何运动,然后生成...
LLM用于时序预测真的不行,连推理能力都没用到
(RQ5)LLM是否有助于少样本学习?(RQ6)性能从何而来?预训练语言模型是否有助于提升预测性能?(RQ1)实验结果表明,预训练LLM对时间序列预测任务来说还不是很有用。总体而言,如表3所示,在8个数据集和2个指标上,消融方法在26/26案例中优于Time-LLM方法,在22/26案例中优于LLaTA,在...
准确率超过90%的预测模型为什么不靠谱?
在国际著名期刊《JournalofFinance》上有这么一个研究:研究人员调查了美股的市场择时策略。每年1月,他们都会构建一个模型,预测以标普500指数衡量的市场当年的走势。如果模型预测上涨,就做多市场,如果预测下跌,就做空市场。研究人员对该模型进行了22年的测试,结果显示,模型在22次中有20次正确预测了市场走向,准确率...