陈健淋|通用人工智能视野下企业数据赋权的类型展开
多数学者主张以权利模式对数据进行赋权,但对于企业数据权系何种权利,目前主要有三种不同观点:知识产权法学者主张企业数据与信息保护类工业产权具有深度的契合性,有必要将企业数据权纳入工业产权序列;民法学者认为数据权与知识产权在权益结构、保护期限、保护理念、权利客体等方面均不相同,主张通过借鉴物权经验,确认和保护数...
百万鲁棒数据训练,3D场景大语言模型新SOTA!IIT等发布Robin3D
文中提出了「鲁棒指令数据生成引擎」(RobustInstructionGeneration,RIG),可以生成两种数据:1.对抗性指令数据。该数据特点在于在训练集或者单个训练样本中,混合了正样本和负样本对(或者对抗样本对),从而使得模型在该类数据集训练能获得更强的辨识能力,该数据包含了物体层面到场景层面的、基于类别的指令和基于表达...
人与不同AI算法的恰当组合是人-AI协同的关键
2、人-AI协同的实现方式实现人-AI协同需要在多个层面进行设计和优化,包括数据共享、任务分配和反馈机制。有效的数据共享是人-AI协同的基础,人类可以提供高质量的训练数据,AI可以分析和处理这些数据,生成有价值的洞察,通过建立数据共享平台,促进人类和AI之间的信息流动,可以提高协同效率。在协同工作中,明确任务分配和角...
人工智能大模型的数据治理
落实以数据为中心的人工智能,在大模型规划设计阶段,进行数据需求分析、数据策略制定、数据架构设计等数据治理任务;在大模型预训练阶段,进行数据清洗标注、数据安全与隐私保护、优化数据的多样性与代表性、优化数据集的配比结构等数据治理任务;在大模型评测阶段,根据模型任务目标和应用领域,进行评测数据建设和选择、评测数...
利好AI大模型!MIT团队推出数据集审查工具DPExplorer,对“不合适...
例如,在创建ImageNet数据集时,就通过MechanicalTurk雇用了工人,并要求他们在将图像与概念进行匹配时使用维基百科页面作为参考,而从各种网络资源中抓取的数据集,很难追溯其组成部分的来源。该论文的通讯作者RobertMahari表示,“要了解AI模型的能力和局限性,最好的方法之一就是了解它是基于什么数据训练的...
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
架构选择:尽管Transformer是当前LLM的主流架构,但实际上,训练算法、数据、评估和系统才是构建高效LLM的核心关注点(www.e993.com)2024年10月22日。自回归语言模型:LLM主要通过自回归方式生成文本,通过预测下一个单词的概率来逐步生成整个句子。标记化:标记化过程是LLM的重要环节之一,标记器将文本转换为模型可以处理的标记(tokens),而标记器的选择和...
政治文本分析的机器学习方法:解决数据稀缺的路径 | 研究
首先,对算法进行预训练,学习各种领域(如新闻、书籍和博客)中语言模式的一些通用统计“知识”,创建语言模型。其次,在注释数据上微调预训练模型以适应特定任务。因此,迁移学习有两个重要组成部分(Pan&Yang,2010;Ruder,2019):(1)学习语言的统计模式(语言表征)和(2)学习相关任务(任务表征)。这两类表征都存储...
在教室做数据新闻:一种反思性参与引领的教学设计
外部)参与引领的数据新闻教学法,这种教学法的核心理念是把教室视为一股介于新闻实践与批判新闻话语之间的调解力量:既能像在新闻室一样做数据新闻,又可在无新闻室截止时间压力的情况下进行知识与价值观的反思,以此方式来弥合新闻话语与新闻实践之间的冲突,其最终目标是在新闻业的数据行动者、数据新闻研究者和教育...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
指令型模型中的一些任务,比如「completethistext,butinaniceorhelpfulway(以友好和能有帮助的方式补全这段文本)」本身的描述是不够明确清晰的,这会让模型难以执行,也增加了数据标注者的困难。而chat模型则更加直观,人们对于一个能给我们帮助的bot该具备哪些行为特点有自然的预期,也会让chat模型...
宋丽珏|数字法学的语言数据基础、方法及其应用——以法律语料库...
7.IULA语料库庞培法布拉大学应用语言研究所(InstitutUniversitarideLingüísticaAplicada,UniversitatPompeuFabra),语种包括英语、法语、德语、西班牙语,库容426万字符,数据来源包括立法文本、专业司法文书、法律实践文本(指南、说明等)、词典等,时间跨度自1993年至今,属于标注语料库(可提供统计数据,如最大对数似然值...