AI 蛋白质夺诺奖,清华聂再清:大模型解码生物语言 | 智者访谈
从怎么有效地把专家跟人工智能算法结合起来的角度,我觉得需要两个模型的融合,这是在交互的层面,在知识融合这个层面,其实也需要两个模态模型的融合,我们现在已经有大量用自然语言写下来的知识,比如发现了一个靶点,也就是发现了一个蛋白质和疾病的关联,那么这一部分知识如何与生物模态的知识融合在一起,也是一个亟待打...
Epoch AI:硬件占训练前沿AI模型成本的47-67%
关键结果EpochAI的主要方法是基于硬件折旧和模型训练期间的能源消耗来计算训练成本。硬件成本包括AI加速芯片、服务器、互联硬件。EpochAI使用来自开发人员或可信的第三方报告的信息来识别或估计给定模型的硬件类型和数量以及训练运行时间。EpochAI还估计了在每个模型的最后训练运行期间硬件的能量消耗。使用该方法,Epoch...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
结果表明,与隐马尔可夫模型指导的策略和买入并持有策略相比,JM指导的策略在降低风险指标(如波动性和最大回撤)以及提高风险调整后收益(如夏普比率)方面始终表现出色。回到国内市场,如何识别宏观经济和市场状态的转换是十分关键的,本文采用的统计跳跃模型值得借鉴。跳跃模型(JMs)在管理下行风险上比HMM以及基准策略更...
腾讯汤道生:大模型尚处早期阶段 对内部调整结果满意
要找到解决方案、解题的方式,大模型只是其中的一种方式而已。虽然大模型有优势,也有短板,比如很难避免“幻觉”的出现。所以后来出现了RAG(检索增强)的模式,通过利用好企业内部的数据,来作为回答问题的事实基础,然后再结合模型去理解,给到更准确或者更有针对性的答案。很多企业都积累各种专有信息,选择一个基础模型,...
360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践
(4)如何检测“大模型不知道自己不知道”对于这种情况,可以引入外部工具来检测幻觉,比如搜索引擎、代码解释器等。针对大模型输出的结果,抽取事实或者观点claims,用事实或观点再用大模型去生成问题,用生成的问题去搜索引擎、代码解释器等工具收集证据,将收集的证据与大模型输出对比,判断是否有冲突。如果存在冲突,则可能...
专访朱啸虎:AI“六小虎”,最好的结果是卖给大厂
大模型当然也在往前沿方向努力,想看看到底有没有可能突破,但难度确实很高,而且成本也很高(www.e993.com)2024年10月18日。界面新闻:Meta也在做千亿参数的开源模型,它做这件事情的动力是什么?朱啸虎:Meta一直在落后于OpenAI,就看要怎么追上去,那就开源。作为行业第二名第三名,只能是靠开源去追上行业领先者。那Meta看上去就是很成功啊,国内很...
科大讯飞:等待开花结果
这还只是计入研发费用科目的支出,如果加上支撑大模型研发的其他间接支出,费用规模会更大。烧钱就要牺牲利润,这个在几年前就能够预见到。所以在2022年和2023年公司净利润分别滑落到5.61亿和6.57亿,虽然有新冠疫情的影响,但是研发支出的增长肯定占据较大因素。人工智能当然是智力密集型企业,大量的高端科研人才必不...
李彦宏披露大模型成绩单:日均调用量超6亿次,18%搜索结果由AI生成
他透露,百度文心大模型的日均调用量超6亿次,日均处理Tokens文本约1万亿。对比23年Q4公布的5000万次日均调用量,半年增长超10倍。此外,百度的核心业务搜索中,已有18%搜索结果由AI生成,作为对比,第一季度该比例为11%。智能体日均分发超800百万次,为5月的两倍。
Claude CEO最新万字长文,值得每一个关注AI的人读一读
需要明确的是,问题不在于所描述的技术是否可能或可能(主要文章详细讨论了这一点)——而更多的是“氛围”隐含着一堆文化包袱和未说明的假设,关于什么样的未来是理想的,各种社会问题将如何发展,等等。结果往往最终读起来像是狭隘亚文化的幻想,同时让大多数人感到反感。
补齐Transformer规划短板又不放弃快速思考,Dualformer双重优势
结果见表5.6。作者共测试了p的四个值:0.1、0.2、0.3和0.4。结果表明,新研究所提出的训练策略使这两个LLM更加有效和高效。首先来看Mistral-7B模型的结果。对于慢速模式推理,使用轨迹丢弃和随机训练对模型进行微调可以改进直接在Aug-MATH数据集上微调的基线模型。当p=0.1时,绝对Greedy@1指标...