四层高度看合肥
作为国内卫星数据采购的重要窗口,平台提供了海量遥感卫星数据集,可面向互联网用户进行数据订购与处理服务。目前,该平台已接入了300+颗全球卫星资源,能实现今日影像今日推送,满足用户对卫星影像数据的多元化需求。目前,已应用于农业、林业、环境保护等多个领域。出台《加快推进空天信息产业高质量发展若干政策》,推出50亿...
从美的第二届远见者大会看AI与能源转型的未来
到了执行操控层,现在自回归的概率型模型未必适合精准的操控,还要回到大小脑协同的架构来完成运动控制和概率模型的结合。第四,数字和仿真。林倞表示,很长一段时间,具身智能还是要围绕着数据集、数据驱动。只是我们把传统数字空间的数据变成了基于物理世界和模拟环境共同构建的具身数据的研究。另值一提的是,能源科学与...
数据集汇总|DeepFake 乱象丛生,用魔法打败魔法!高质量数据集助力...
UTKFace大规模人脸识别数据集预估大小:1.45GBUTKFace数据集一个具有较长年龄跨度(范围从0到116岁)的大规模人脸数据集,包含2万多张面部图像,其中包含年龄,性别和种族的标注。图像人物在姿势,面部表情,光照,遮挡,分辨率等方面差别很大,可用于人脸识别、年龄估计、年龄变化预测、landmark定位等各种任务。
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
可以看到,在复杂度方面,某些PCFG数据集与代码数据相近(易于压缩的部分),而另一些则与自然语言相近。Scalinglaw对数据复杂度敏感吗?为了确定数据集的Scalinglaw,该研究者在不同大小的数据子集(100K、1M、5M、20M、50M、100Mtoken)上训练了几个不同大小(参数量为4.2M、8.8M、20.3M、59.0M、275.3M、...
...技术报告出炉!揭秘HuggingFace规模最大、质量最高预训练数据集
大型语言模型(LLMs)的性能在很大程度上取决于它的预训练数据集的质量和大小。然而,像Llama3和Mixtral这样最先进的LLMs的预训练数据集并不公开;关于它们是如何创建的,我们知之甚少。近日,HuggingFace上的一个团队发布了FineWeb数据集,这是一个用于LLM预训练的新型大规模(15万亿个tokens,44TB磁盘空间)数据集...
OpenAI“最后一篇”超级对齐论文发布:大小模型相互博弈,输出可读...
在本项目中,OpenAI团队使用一个了包含小学数学问题、解决方案和正确答案的数据集(www.e993.com)2024年10月23日。模型则选择了不同规模的GPT-4系列模型,规模大的作为证明器,小的则用来充当验证器。该数据集被随机划分为两个大小相等的子集,分别用于证明器和验证器的训练。其中证明器又被分别赋予了有帮助(helpful)和奸诈(sneaky)两种角色,分别...
【数据集汇总】大众点评/携程/百度地图/米其林餐厅……内含餐厅/...
*预估大小:238.15MB该数据集中的数据是从Booking上爬取获得的,包含51.5w条客户对欧洲1,493家豪华酒店的评价和评分,以及酒店的地理位置。具体而言,数据集中包含了:*酒店地址(Hotel_Address)*评论日期(Review_Date)*酒店评价分(Average_Score)...
OpenAI O1模型引领新范式
同年,OpenAI团队进一步验证了这一结果,并发表了关于神经语言模型的缩放定律:模型损失随着模型大小、数据集大小和训练计算量的增加呈幂律关系,这些趋势跨越了超过七个数量级。这些关系允许我们确定在固定计算预算下的最优分配,表明更大的模型在样本效率上具有显著优势。2022年,DeepMind提出的“Chinchilla”缩放定律是LLM...
...100% 开源大模型重磅登场:破纪录公开代码 / 权重 / 数据集 /...
RedPajama的评估也体现了相似的趋势,可能是因为它的7个领域中只有2个来源于CommonCrawl,且Paloma对每个数据源中的各个领域给予了相同的权重。鉴于像Wikipedia和arXiv论文这样的精选数据源提供的异质数据远不如网络抓取文本丰富,随着预训练数据集的不断扩大,维持对这些语言分布的高效率会很更加困难...
百度智能云,迎接 AI 落地的一年|千帆|ai|知识库|巴黎奥运会|人工...
这些都还是在万卡集群的维度进行讨论,不过往未来看,国内大模型行业很快将进入十万卡集群的竞争。沈抖介绍,大模型领域的ScalingLaw(缩放定律,指模型性能会随着参数、算力、数据集的规模增加而提高)仍在继续,这意味着大模型训练会很快进入十万卡集群的竞争阶段。不久前,马斯克表示刚建设了10万卡的集群,未来几个月...