迈向多语言医疗大模型:大规模预训练语料、开源模型与全面基准测试
主流模型在MMedBench上进行答案解释能力评测。使用的自动指标是BLEU-1/ROUGE-1。考虑到基于句子相似度的自动指标不一定能准确地反应人类偏好,研究团队进一步对模型生成的答案解释进行了人工评估,精选了六种代表性强的语言模型进行研究,并对人工评价结果与自动评估指标的一致性进行了深入分析。模型打分结果对比分析。
争议端到端:是L4自动驾驶终局还是营销盛宴?
“端到端的模型下限能力有望在明年快速提高,一旦提高后,不用2年时间,在全球范围内就可以做到超越L4标准的能力。”在2024杭州云栖大会上,小鹏汽车董事长何小鹏说道,采用端到端大模型之后,特斯拉的FSD和之前完全不一样,明年就有可能比人类老司机强。小鹏汽车是国内最先跟进特斯拉的车企之一,今年7月末,...
异质性自回归模型的预测优势
针对第二种解释,有异质性自回归模型对波动率(volatility)进行建模。由于第二种方法在实现同等目标下更加方便和具有明确的经济金融含义,大量研究采用这一方法对经济金融中各种变量进行研究,并取得了大量成果,其中特别是在国际能源波动率的建模和预测方面取得显著成效(Jawadi等,2024)。这里主要介绍异质性自回归模型(Heteroge...
ICML 2024 | 理解大模型仅靠统计泛化远远不够,剑桥联合ETH研究...
因此需要研究其他模型属性来对模型进行解释,例如对模型的可识别性和强调归纳偏置的重要性,这些属性可以用来解释LLMs的零样本推理、上下文学习和高效微调等现象。2.2自回归LLMs的不可识别性目前流行的自回归LLMs本质上仍然是一个参数规模庞大的概率模型,而可识别性是统计概率模型的一个重要属性,它决定了模型是否总...
12个必须了解的AI模型评估指标
构建机器学习模型或深度学习模型的想法遵循建设性反馈原则。你构建一个模型,从指标中获取反馈,进行改进,并继续下去,直到达到理想的分类准确性。评估指标解释了模型的性能。评估指标(evaluationmetrics)的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。本文解释了作为数据科学专业人士必须了解的12个重要评估指标。你将了解它们...
小模型大突破!神经网络透视空间异质性,准确描述复杂地理现象
从模型可解释性出发,推动科学未来发展身为一个地理科学的探索者,如果我们推出的模型只能简单预测房价,那这样的成果在我看来是无趣的(www.e993.com)2024年10月21日。我们追求的是,借助这些模型输出的一系列随空间位置而变化的回归系数,来对地理过程或者地理模式做出合理的科学解释,这样的研究才更具有前瞻性和实用性。正是基于这样的愿景,我今天选择...
独家对话腾讯混元刘煜宏:做大模型可以有「深圳速度」,但不能跳步
资源配置上,其实主要看客观需求。目前70%是API模式就能搞定,用的是大模型的通用能力。那就看什么场景用大模型的通用能力就可以解决,比如像娱乐场景这样容错度高的场景,没有强解决问题的能力也行。但要做金融、医疗、法律等严肃场景,不能有幻觉,通用API不一定搞得定,要专门精调,为严肃场景做大量优化。
生成模型最新进展丨2024智源大会精彩回顾
VAR模型包括300M-2B的Model,表现出了更强的scalinglaw能力。通过对VAR模型的scalinglaw与zeroshotgeneralization的实证验证,VAR具有更好的性能,更合理的生成速度,更完备的scalinglaw,解决了生成的泛化问题。VAR学习会比Diffusion更加高效。VAR可以直观的解释从小尺度到大尺度,模型更利于融合进LLM。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
1.语言模型的原理和技术发展1.1.引言——从RNN到ChatGPT自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉学科,主要研究如何让计算机能够理解、处理、生成和模拟人类语言的能力,从而实现与人类进行自然对话的能力。通过自然语言处理技术,可以实现机器翻译、问答系...
挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径
在WikiText-103语言建模方面,S4大幅缩小了与Transformers的差距(在0.5困惑度范围内),在无注意力模型中实现了SOTA。与RNN一样,在CIFAR-10/WikiText-103上,S4利用其潜在状态生成像素/token的速度比标准自回归模型快60倍。理论消融...