类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...
这种变化的原因在于两个主要因素:首先,模型在对齐过程中生成的标签更贴近人类的判断和不确定性,尤其是在处理更抽象的类别层次时;其次,用于生成三元组的聚类过程也考虑了这种层次结构,倾向于将来自相同下位或基本级别类别的图像配对,而将来自不同基本级别或上位类别的图像作为异类项。因此,软对齐不仅在聚类过程中,也在...
探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
①泛化能力:通过在大量数据上进行预训练,大模型学会了语言的普适性规律,在面对新任务时能够展现出强大的泛化能力;②深层次学习:庞大的参数规模和深层次的网络结构使得大模型能够建立起复杂的抽象表示,理解数据背后的深层次语义和关系;③上下文理解:在语言模型中,大模型能够捕捉长距离依赖关系,从而更好地理解上下文,这...
IF:9.5期刊发综述—网络药理学:迈向基于人工智能的精准中药
多层网络关系的分析和表示在网络关系挖掘中也很重要。在这方面,基于AI的方法仍然发挥着越来越重要的作用。在疾病/综合征相关网络关系分析方面,通过基于网络拓扑的方法[58–60]评价属于同一综合征或同一疾病的不同综合征的不同表型组成的网络模块的相似性[58–60],即表型水平与疾病/综合征水平之间的关系。例如,周...
生成式人工智能的主体性问题
简单来说,大语言模型通过训练庞大的文本语料来学习自然语言的知识和语法规则,在这个过程中,模型首先将文本分割转化为模型能够处理的基本语义单位——词元(tokens),然后通过注意力机制形成一个能够捕捉分析文本语义信息的复杂神经网络。这个神经网络可以窥见人类自身都很难直接把握的深度语言结构以及背后可能存在的知识和推理...
杨立昆教授关于通用人工智能世界模型JEPA观点及争议
其实这是杨立昆一直以来的观点。生成式大语言模型(LLMs)在文章、摘要归纳、诗词、界面原型、图片生成以及在教育、游戏及传媒动漫、代码开发行业应用,消费级人际交流如伴侣得心应手,这些最大发挥生成式大模型的强项。依赖Transformer神经网络向量库大概率预测生成下一个单词及句子内容。但是在视觉和机器人物理真实世界预测...
首个支持普通话和方言混说的TTS大模型:河南话、上海话、粤语说得溜
2.基于层次混合专家Transformer网络结构为了训练适用于多种汉语方言的统一TTS模型,我们设计了一种层次混合专家网络结构和多阶段多方言token学习策略(www.e993.com)2024年10月23日。首先,我们提出了一种专门设计的混合专家体系结构,用于学习多个汉语方言的统一表示和每种方言的特定表示。然后,我们通过基于交叉注意力的融合机制,将方言token注...
浅析社交网络中人工智能回复机器人对我国舆论生态的影响
在深入探讨回复机器人对舆论生态的影响之前,我们必须首先理解其技术基础——大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)。这些模型通过深度学习技术,在海量文本数据上进行训练,从而获得了强大的自然语言处理能力。理解这些模型的能力和局限性,对于分析回复机器人在社交网络中的表现至关重要。
聊聊大模型如何思考与深度学习
《硅谷101》:Yann的观点是更希望发展白盒模型还是黑盒模型?陈羽北:Yann是一个以工程方面著称的科学家,所以他的很多尝试还是要让这个东西先工作起来。但Yann也是支持白盒模型研究的,在我跟他讨论的过程中,他会觉得这条路值得探索,但是一个过于有野心的目标,是否能实现他也不知道,但总要有人做。
深度|微软CTO谈大模型scaling laws和人工智能平台转变
这种观点主要是由对Google的Gemini1.5Pro、Anthropic的ClaudeOpus,甚至OpenAI的GPT-4o等最近模型的非正式观察和一些基准测试结果推动的,一些人认为这些模型并没有显示出与前几代相比能力上的显著飞跃,他们认为LLM的发展可能正接近收益递减。“我们都知道GPT-3比GPT-2好得多。我们都知道GPT-4(13个月前发布)比...
大模型算力基础设施技术趋势、关键挑战与发展路径
1.1大语言模型最初的语言模型主要基于简单的统计方法,随着深度学习技术的进步,模型架构逐步从循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)到长短期记忆(LongShortTermMemory,LSTM)再到Transformer演进,模型的复杂性和能力相继提升。2017年,AshishVaswani等[1]首先提出了Transformer架构,这一架构很快成为了大语言模型...