第428期|AI时代:揭秘人脸生物预测大模型的创新应用

我们所有的医学模型包括子模型,全是按照临床的金标准来做的模型训练,因为我们希望预测的结果能跟临床诊断去对齐,这样的话,健康和医疗之间就会实现无缝衔接。当然,未来随着我们样本量的增大,无监督学习的数据也会对我们的模型产生很大的提升。幻实(主播):实际上我们把人工智能计算的方法应用到研发中,可能未来诞生的一...

OpenAI的先进模型遭遇瓶颈,堆数据做不成AGI

从ChatGPT到GPT-4到o1，从LLama1.0到3.0、Claude1到Claude3，如同打怪升级一般逐步实现AGI，这是以OpenAI为代表的AI厂商试图描绘的未来图景。只是近日有消息显示，OpenAI下一代旗舰模型“猎户座”（Orion）的进步速度大幅放缓，合成数据越训越像旧模型、编码性能甚至还在退步。其实不仅仅是OpenAI，谷歌的Gemini2....

AI进化撞上“数据墙”?三大模型研发遇阻 巨头纷纷转向新赛道

例如,OpenAI的研究人员开始采用AI生成的合成数据来训练模型。他们还采用了强化学习方法,通过让模型从大量有正解的任务中学习(比如数学或编程问题),以此来改进处理特定任务的方式。此外,OpenAI还尝试在预训练后进行推理,即让模型在回答问题时花更多时间“思考”。OpenAI科学家NoamBrown称它是推理计算的Scaling(扩展)。

...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

因此,这个数据量大约是10的14次方字节,与大型语言模型的数量级大致相同。所以,四年内,一个孩子看到的视觉数据或数据量与在整个公开可用的互联网文本上训练的最大型语言模型一样多。这告诉我们很多事情。首先,这告诉我们,仅仅通过文本训练,我们永远不可能达到接近人类水平的智能。这是不可能发生的。然后,反驳意见是,...

一篇文章系统看懂大模型

监督学习:监督学习是机器学习的一种方法,通过训练数据集来学习从输入到输出的映射关系。训练数据集包含输入-输出对,模型使用这些已标记的数据进行训练,学习如何从输入预测输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树和随机森林等。

英伟达开源模型 Nemotron-70B 超越 GPT-4o 和 Claude 3.5,仅次于...

他们发现,这个数据集效果极好,训练出的模型性能极强,训出了RewardBench上的一些顶级模型(如Nemotron-340B-Reward)(www.e993.com)2024年11月27日。主要贡献可以总结为以下三点——1.开源了一个高质量的偏好建模数据集,这应该是包含人类编写偏好理由的通用领域偏好数据集的第一个开源版本。

...让懂得数据的人和懂得如何使技术有效的人建立联系来搭建这座桥

首先,Geoff,我想我们有相似的背景,我接受的是科学家的训练。对我来说,做科学研究就是追寻“北极星”。在AI领域,特别是在视觉智能方面,对我来说,物体识别,即让计算机能够识别图像中的物体,比如识别出图中的桌子或椅子,这就是所谓的物体识别,应该是我们领域中的一个“北极星”问题。我觉得我们真的需要在这个问题...

张奇:AI能参加高考,但做不对小学数学?

因为我们自己训练过1.6B(billion,十亿)、3B、7B、20B、30B、100B参数的模型,也有完整的预训练数据,所以可以用预训练数据来推断后面的情况。其实只需要非常简单的几个量,第一个就是这个知识出现的次数,然后相关知识的出现次数,以及模型的规模,就可以非常好地拟合出来一条线,也就是这个模型根本不用训练,我就能知道你...

硅谷投资人对话Scale AI创始人:大模型竞争进入第三阶段

所以我们必须想办法生产出非常高质量的数据。DavidGeorge：你能举个例子说明你们需要生成什么样的数据吗？AlexandrWang：是的，我们即将发布一些相关的研究成果，目前来看，所有前沿模型在组合工具方面表现不佳。如果它们需要使用一个工具，然后再使用另一个工具，比如查找信息、编写一个小的Python脚本，再绘制图表，...

观点分享 | 沈向洋院士:关于大模型的10个思考

因为模型大了以后,要把模型训练出来,数据的量也要堆上去,所以相对来讲更加像是一个平方的增长。所以对算力的要求,过去10年非常巨大。所以我就讲一句话,今天要做人工智能大模型,讲卡伤感情、没卡没感情。我刚才问了大家一个问题,每年涨4倍,10年涨多少倍?我们学计算机的人都知道有一个东西叫“摩尔定律”,每18...