深圳联友科技申请多轮对话识别与改写专利,提高了准确度和效率
得到多轮对话识别结果;根据所述对话数据集和所述多轮对话识别结果,进行指代关系识别,得到指代关系识别结果;根据所述指代关系识别结果和上一轮用户问题,对当前轮用户问题进行改写,得到多轮对话改写结果;其中,所述多轮对话识别模型通过以下步骤得到:获取多轮对话训练集;根据...
追问daily | 减少手机使用,提高工作满意度和心理健康;孕期大脑的...
该数据集不仅包含疾病严重程度和不确定性的标签,还采用了解剖结构感知的多关系图学习方法,大大提升了疾病分类的精准度。此前的医学数据库主要关注疾病是否存在的二元分类,忽略了对临床诊断至关重要的病情严重性和不确定性。研究团队通过基于规则的方法,从放射学报告中提取了疾病名称、严重程度(分为轻度、中度和严重)...
首次!用合成人脸数据集训练的识别模型,性能高于真实数据集
身份分离度是衡量数据集质量的重要指标。此实验衡量了Vec2Face和其他现有合成数据集内身份的分离度。具体过程:1)我们通过使用人脸识别模型提取出数据集里图片的特征;2)将他们的图片特征取平均来计算出身份特征;3)计算身份与身份之间的相似度;4)我们统计了所有身份与其他身份相似度相似度小于0.4的个数,从而衡量...
数据、算法与计算力的完美交响
神经网络模型在MNIST数据集上相比传统机器学习模型的表现,让研究者们看到了神经网络模型提升预测效果的潜力,进而不断尝试新的神经网络模型和在更复杂的数据集上进行验证。神经网络算法在准确度和错误率上的效果提升,让不同应用场景上的问题,取得突破进展或让领域研发人员看到相应潜力,是驱动不同行业不断投入研发AI...
探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
2017年,谷歌推出的Transformer模型结构通过引入自注意力机制(self-attention),极大地提升了序列建模的能力,特别是在处理长距离依赖关系时的效率和准确性方面[3]。此后,预训练语言模型(pre-trainedlanguagemodel,PLM)的理念逐渐成为主流。PLM在大规模文本数据集上进行预训练,捕捉语言的通用模式,然后针对特定任务进行微...
海天瑞声获1家机构调研:目前来看,大模型领域的标注任务主要集中在...
海天瑞声10月14日发布投资者关系活动记录表,公司于2024年10月10日接受1家机构调研,机构类型为证券公司(www.e993.com)2024年10月23日。投资者关系活动主要内容介绍:问:数据标注行业未来会有什么样的发展趋势答:首先是更加智能化,即通过拓展算法覆盖的场景以及算法预识别的准确率等,持续提升机器参与程度以及人机协作效率,降低数据处理成本。其次...
目标检测技术的发展:从R-CNN、YOLO到DETR、DINO
R-CNN:由于R-CNN需要存储大量的候选区域和中间特征数据,这导致了较高的内存消耗。特别是当处理大规模数据集时,内存管理成为一项挑战。FastR-CNN:尽管FastR-CNN通过共享特征图来减少计算量,但仍然需要处理大量的候选区域,这在一定程度上仍然导致较高的内存消耗。
苹果让大模型学会偷懒:更快吐出第一个token,准确度还保住了
实验基准是LongBench,这是一个针对长内容理解的多任务基准。LongBench基准包含16个数据集,涉及6个任务,包括单文档问答、多文档问答、总结、少样本学习、合成任务和代码补全。评估指标是每种方法在TTFT加速与准确度权衡方面的效果和效率。结果...
用神经架构搜索给LLM瘦身,模型变小,准确度有时反而更高
遵循InstaTune的方法,该团队也采用了一种进化搜索框架来在多目标设置中对架构进行优化,从而在给定下游任务上对模型大小和准确度进行优化。具体来说,他们采用的算法是轻量迭代式神经架构搜索(LINAS)算法。LINAS组合了NSGA-II搜索和网络性能预测器,可以高效地找到帕累托最优的网络配置。它能在真实数据上迭代式地...
搜寻速度提高约15倍,上海天文学家利用AI发现5颗超短周期行星
这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务。这些火星大小的行星提供了更加多样化的系外行星样本,为理解超短周期行星形成机制提供新线索。相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》上。检测准确度提高约7%超短周期行星在类太阳恒星的发生率很低,只有大约0.5%。到目前为止,...