被OpenAI、Mistral AI带火的MoE是怎么回事?一文贯通专家混合架构...

在最传统的设置中,只需使用一个带有softmax函数的简单网络。该网络将学习向哪个专家传递输入数据。Shazeer的研究还探索了其他门控机制,如Top-K噪声门控。这种门控方法会引入一些(可调整的)噪声,然后保留前K个。也就是说:1.添加一些噪音2.只选择前k个3.用softmax激活。这种稀疏化操...

如果强化学习是问题,大模型是否是「答案」?丨GAIR live

基于transformer的大模型架构,给我们提供了一个新的思路,我们可以借鉴语言大模型的思路,如果有大量不同决策任务的数据,可以训练出具有强泛化性的决策函数(policy/taskextendedvaluefunction)。这对于强化学习来说,是一个新的思路。如果我们有海量的不同决策场景的高质量数据,那我们是否可以类似于大模型一样预训练一...

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

ReLU函数是近年来普遍应用的激活函数,当x>0时,ReLU函数导数为1,相比Sigmoid型函数,ReLU计算相对简单因此计算速度较快,且在一定程度上能够缓解神经网络的梯度消失问题。2.前馈神经网络拟合能力较强前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)或多层感知机(MultilayerPerceptrons,MLPs)是最有代表性的深度学习模型。前...

VWAP 订单的最佳执行方法:随机控制法

假设时间变化由可微的确定性函数G给出:[0,T]→[0,T],其中G(0)=0,G(T)=T且G(t)≥C对于某个常数C>0且所有t∈[0,T]。相对体积曲线由η(t)=γG(t)建模,其中γ(t)是伽马桥,其基础伽马过程具有通用参数m。时间变化意味着交??频率取决于一天中...

全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队

1)首先,收集并生成各种类型的数据,包括合成数据、人类专家提供的数据以及现实世界的数据。2)接着,利用这些数据训练你的语言模型,并在强化学习环境中进行优化,通过奖励函数和策略优化器不断提升模型性能。3)最后,将训练好的模型部署到推理阶段,使其能够处理多任务并生成最终响应,同时监控其效率并进行必要的微调。这...

MSRA:视觉生成六大技术问题

具体来说,对于一个文本序列A=x0,x1,x2…语言模型会根据位置把P(x0,x1,x2…)的联合数据分布拆分成多个条件概率分布拟合问题:P(x0),P(x1|x0),P(x2|x0,x1)…对于一个文本,比如说“我喜欢打篮球”,用自回归的方式进行拟合,那么对于从“打”回归“篮球”这个子任务,和它是文本中的第几个词没有关系...

人大高瓴教授为Sora吵起来了!

尽管多层感知机理论上可以拟合任意函数，但部分数学函数需要无穷的数据才能拟合，却可以有简单的数学表达。正方林衍凯：对方辩友一直在切换辩题，把“纯数据驱动路线能够不能使实现通用人工智能”切换成“能不能在有限/高效的能源下实现通用人工智能”，这并不是我们的辩题，还有把“通用人工智能”切换成“要达到超过人...

人大Sora 思辩:Sora 到底懂不懂物理世界?

可见,Sora仅仅依托了它的直觉去拟合非实验的观测数据,不引入反直觉思考,不干预世界,它发现不了真正的物理规律。正方宋睿华:对方辩友认为,要想掌握人类的物理规律,是需要一些反直觉的思考和假设,以及需要干预、验证物理世界。我方认为这样的观点完全错误地阐释了什么叫物理世界,因为这种观点太以人为中心了。其实这个...

孙昌璞:理论物理的“唯美”与“求真”

的深层次根源在于这个领域中的一些人不能正确地理解、处理理论和实验的关系,有意无意地把近似的有效模型当作实际系统来研究,忽略了理论预言成立的条件;他们不仅在得到实验上的结论时人为地迎合“理论”,而且在阐述其重要性时也过分地依赖于“理论”,不能客观地使用实验数据——为了拟合已有的理论,处理数据时有强烈的...

大模型价值对齐:多维视角与前景

从发展角度看,当前大模型是百模大战甚至是千模大战的状态,但很多竞争是低水平的,如何向高水平竞争去发展?上海可以从以下两方面入手:第一是建立高质量公共数据库的问题,其一,来自公共数据;其二,鼓励共享私人数据、企业数据。第二是算力共享的问题,从发展角度看,训练大量的算力能否有算力系统性支持。