...只是RNN吗;训练扩散Transformer比你想象的要容易|大模型论文日报
此外,当接近多个高级模型时,EvolveDirector可以选择这些模型生成的最佳样本,从而学习到强大而均衡的能力。经证明,最终训练出的模型Edgen优于这些高级模型。论文链接:httpsarxiv/abs/2410.07133GitHub地址:httpsgithub/showlab/EvolveDirector北大、昆仑天工团队:用错误驱动的洞察力监督和纠正语...
Web3-AI 赛道全景报告:技术逻辑、场景应用与顶级项目深度剖析
模型选择和调优:选择合适的模型,例如卷积神经网络(CNN),比较适合图像分类任务。根据不同需求对模型参数或架构调优,通常来说,模型的网络层次可以根据AI任务的复杂度来调整。在这个简单的分类例子中,较浅的网络层次可能就足够。模型训练:可以使用GPU、TPU或高性能计算集群来训练模型,训练时间受模型复杂度和计算能...
为什么大语言模型没能“杀死”心理学?
在心理学领域,大语言模型有两类主流应用模式:一方面,通过研究大语言模型本身的机制,可能对人类认知的研究提供新的见解;另一方面,这些模型在文本分析和生成方面的能力,使得它成为了分析文本数据的强大工具,如它们能将个人的书面或口头表达等文本数据,转化为可分析的数据形式,从而协助心理健康专业人员评估和理解个体的心理...
彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是显式编程(explicitprogramming)的方法;二是使用基于情景化嵌入(contextualisedembeddings)的统计学语言模型,作为在给定情景中表示单词的一种精确方式;三是使用特殊的神经网络架...
为什么大模型“杀不死”心理学?
LLMs作为强大的语言分析工具,其广泛的功能来自于庞大的参数集、训练数据和训练过程,然而这种灵活性和性能的提升是以降低可解释性和可重复性为代价的。LLM所谓的更强预测能力,是心理学文本分析研究者倾向于使用基于神经网络的模型的重要原因。但如果无法显著超越自上而下的方法的话,那么后者在可解释性上的优势可能...
市政府关于表彰常州市第十三次自然科学优秀科技论文的决定
常州市第十三次自然科学优秀科技论文获奖名单一等奖(12篇)1、一种基于改进转化方程的光伏组件简化模型丁坤、张经炜、卞新高(河海大学常州校区)2、进出口边界流动条件对超声速分离过程中天然气参数的影响规律研究杨燕、文闯、王树立(常州大学)3、MapReduce下并行知识约简算法...
系统学习单细胞多组学、空间转录组和机器学习单细胞分析应用线上...
5.单细胞测序常用图表解读第二节课:R语言入门及图形绘制1.R语言简介及安装,RStudio的安装及使用说明2.多种来源R包的安装及使用3.R语言简单语法及常见命令4.R语言数据处理及统计应用5.R语言绘图实操:小提琴图,箱型图,火山图,热图,网络图,GO、KEGG富集图...
大型语言模型及其在法律中的可能用途
基于语言模型,各种算法已被广泛应用:从生成自然文本到机器翻译、信息检索和情感分析。由于我们掌握的数据量不断增加和计算机性能不断提高,这些语言模型在近年来变得更加有用。简而言之,这些发展可以归因于以下三个方面:一是普遍使用神经网络(neuralnetworks)和数据驱动(data-driven)或归纳学习(inductivelearning)而不是...
建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)
论文链接:httpsarxiv/abs/2403.05121文生图新方法:连接不同语言模型和生成视觉模型随着文生图扩散模型的引入,文生图技术取得了重大进展。这些模型通常由解释用户提示的语言模型和生成相应图像的视觉模型组成。随着语言和视觉模型在各自领域的不断进步,探索用更先进的对应模型替换文生图扩散模型中的组件大有...
怒斥Sora后,LeCun放出视觉世界模型论文,揭示AI学习物理的关键
利用世界模型完成下游任务论文还探讨了如何使用世界模型完成下游任务。在图像上学习的世界模型的局限性在于,它们所解决的任务与大多数下游任务并不一致。研究者表示,已经证明IWM可以应用色彩抖动或对图像进行着色,但这些并不是推动计算机视觉应用的任务。这与LLM形成了鲜明对比,在LLM中,预测下一个token...