大语言模型的“智能飞轮”!阿里最新综述全面解析大模型的自进化之路
这一过程既包括探索,也包括利用现有知识。让我们一同揭开这个过程,看看LLM是如何通过任务进化、答案进化和反馈获取来变得更聪明的。2.1任务进化任务进化是启动整个进化过程的关键步骤,模型首先根据进化目标来获取任务。任务进化的方法可以分为基于外部知识、不基于外部知识和基于选择的三种。基于外部知识的任务进化...
“智能飞轮”!阿里最新综述全面解析大模型的自进化之路
这一过程既包括探索,也包括利用现有知识。让我们一同揭开这个过程,看看LLM是如何通过任务进化、答案进化和反馈获取来变得更聪明的。2.1任务进化任务进化是启动整个进化过程的关键步骤,模型首先根据进化目标来获取任务。任务进化的方法可以分为基于外部知识、不基于外部知识和基于选择的三种。基于外部知识的任务进化...
英伟达最新技术分享:手把手教你用 Llama 3.1 合成数据改进模型!附...
训练语言模型通常包括三个步骤:预训练、微调和对齐(alignment)。预训练预训练通常需要极其庞大的语料库,使模型了解语言的一般结构。Llama3.1、GPT-4这种通用LLM,一般需要互联网规模的数据。而特定领域的LLM(如几何学、放射学、电信行业等)则需要注入相关的领域信息,这个过程被称为领域自适应预训练(DomainAd...
尼尔森十大设计原则
例如,允许用户自定义界面的布局、颜色主题、字体大小等。4.支持快速导航和查找界面设计应该支持快速导航和查找功能,让用户能够迅速找到所需的信息和功能。例如:提供搜索框和过滤选项,让用户可以快速定位到目标内容。5.减少不必要的点击和步骤界面设计应尽量减少不必要的点击和步骤,简化操作流程,提高用户的操作...
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
在介绍结果之前,我们先概述一下这篇论文的内容:PPO(近端策略优化)和DPO(直接偏好优化)都是通过RLHF(使用人类反馈的强化学习)实现的用于对齐LLM的常用方法。RLHF是LLM开发过程的一大关键组件,其作用是将LLM与人类偏好对齐,这可提升LLM所生成响应的安全性和实用性等。
...进化技术综述:概念框架,进化方向,经验获取,经验更新,评估方法...
Self-Instruct(Wang等人,2023b;Honovich等人,2022;Roziere等人,2023)是根据演化目标自生成各种新任务指令的典型方法(www.e993.com)2024年10月20日。Ada-Instruct(Cui和Wang,2023)进一步提出了一种自适应任务指令生成策略,对开源LLMs进行微调,以生成用于代码完成和数学推理的长篇和复杂任务指令。其次,扩展和增强原始任务可以提高指令的质量。WizardLM(...
深市上市公司公告(4月8日)
2023年5月18日至24日,罗欣控股通过大宗交易减持罗欣药业股份合计6225万股,占罗欣药业总股本的5.72%。罗欣控股在合计减持比例达到5%时未按规定停止交易,违规减持787.06万股,占总股本的0.72%,合计成交金额为5233.93万元。按照拟制成本法计算,罗欣控股违法所得为230.1万元。
电子行业深度报告:人形机器人元年或将开启,AI下游硬件应用迭起
它的自适应AI模式能够学习玩家的游戏风格并进行相应调整,为玩家带来沉浸式和个性化的对弈体验。GoChess设计亮点:(1)游戏自动设置:在GoChess棋盘内机器人可同时移动多个棋子,使设置过程自动、快速、平稳、安静。可以选择设置任何难题或重置游戏状态。(2)智能灯光指导:利用彩色编码的教练灯,GoChess可以...
王沛然|从控制走向训导:通用人工智能的“直觉”与治理路径
不管是梯度下降算法、反向传播算法,还是协同过滤算法,其实都是一套清晰的规则,“算法=逻辑+控制”。由此梳理算法、模型、参数等概念及其关系。算法是一组方法或步骤,用于实现某种特定的任务或解决某个问题。模型是在算法使用数据进行训练后输出的文件,通常是具有特定流程和结构的计算机程序。参数是模型中需要训练和优化...
FCS 前沿研究:用于无监督域适应的自适应标签过滤学习
可以被计算为。自适应标签过滤学习通过上述的随机游走过程得到的目标域预测标签对后续的域分布对齐至关重要。下一步是选择用硬标签或软标签来进行标签编码。然而,硬标签过度自信,当出现误分类样本时很容易误导模型,导致负迁移。同样地,软标签所携带的噪声标签也容易造成模型的混淆。为了克服这一问题,本文通过自适应...