微软AI主管谈AI趋势:大小模型将“齐头并进”,“规模法则”远没有...

A:小模型无疑代表着未来。大型模型在处理查询时会激活数十亿个不相关的神经表示,尽管它们非常高效地进行搜索和引用数亿个节点,但并不总是必要的。我们将把知识浓缩到更小、更便宜的模型中,这些模型可以驻留在各种设备上,如耳塞、可穿戴设备、耳环、植物或传感器。这场环境感知革命长期以来一直被人们所期待,它将...

大模型安全PK,怎么就让车厂拿了一等奖?

首先,大模型自我迭代,是指人可以给大模型提供类似思维链的一些指导思想,让大模型根据指导思想去生成对应的能力。这样就用自动化代替了部分人工构造的过程。而且因为大模型的泛化能力很强,所以它可以举一反三,比如前面提到的“奶奶问题”,大模型学习到后还能相应地解决很多其他“角色扮演”问题。然后是自动化对抗,...

大小模型结合运用前景广阔

而小模型则更“精”,能针对小的、具体的领域做精。大模型是用文本训练的,如果要解决一般的乘法问题,更适合用小模型。这个小模型甚至不是语言模型,而是一个工具。因此,小模型具有多样性,可以用一个小模型去解决一个具体的问题。小模型的形态也不一定要用大模型架构,可以百花齐放。大模型则相当于一个使用者,在遇...

NeurIPS|SparseLLM:突破性全局剪枝技术,大语言模型稀疏化革命

在模型剪枝中,剪枝方法主要分为两大类:全局剪枝(GlobalPruning)和局部剪枝(LocalPruning)。全局剪枝全局剪枝旨在对整个模型应用统一的稀疏化掩码(sparsitymask),以最小化未压缩模型与压缩模型之间的全局损失。虽然理论上全局剪枝可以为模型提供最优的性能,尤其是在高稀疏度情况下,但它的主要缺点在于其内存开销巨大。

乐高的真人大小的迈凯伦 P1 模型跑了银石赛道

过去几年,我们见过不少全尺寸的乐高模型,但它们都不是设计用来驾驶的。不过,这款基于迈凯伦P1混合动力超级跑车打造的模型功能齐全。乐高与迈凯伦汽车公司合作,耗时8,344小时才开发并建造了这款一比一比例的P1模型。该车的几乎每一个部件都是用乐高科技零件制成的,包括底盘和功能性悬架。总共使用了342,...

NeurIPS 2024|SparseLLM:突破性全局剪枝技术,大语言模型稀疏化革命

在模型剪枝中,剪枝方法主要分为两大类:全局剪枝(GlobalPruning)和局部剪枝(LocalPruning)(www.e993.com)2024年11月5日。全局剪枝全局剪枝旨在对整个模型应用统一的稀疏化掩码(sparsitymask),以最小化未压缩模型与压缩模型之间的全局损失。虽然理论上全局剪枝可以为模型提供最优的性能,尤其是在高稀疏度情况下,但它的主要缺点在于其内存开销巨...

现代i40配置怎么样

5.字体大小名图名图的车身尺寸比索纳塔小,轴距也短了25mm。查阅资料后发现,名图的2770mm轴距正是欧版现代i40的轴距,这也证明了它的“来历”。从视觉效果上,我们并没有感觉到名图明显比索纳塔小。它和索纳塔的外形数据的这些差异,很可能只是北京现代为了区分两车的定位而刻意做的一个小手笔。更何况相比几个直接竞...

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...

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,分别生成正确和错误的解法。

Scaling Laws with Vocabulary:通过调整词汇表大小优化大语言模型...

权衡分析:对词汇表大小与模型复杂性和数据需求之间的权衡进行详细分析。在数据受限的情况下,选择较小的词汇表可以减少模型需要学习的独立参数数量,这有助于模型在有限的数据上更有效地学习和泛化。这些方法不仅有助于在数据受限的环境中做出合理的词汇表大小决策,而且还强调了在设计大语言模型时,如何根据具体的训练条...

奥普特:大小模型有机结合将为工业制造提供更全面技术支持,液态...

大模型凭借强大的泛化能力,在跨领域迁移学习上表现卓越。相对而言,小模型在特定任务上展现出高效性,其训练周期短、推理速度快且硬件依赖程度低,更适合工业质检和设备预测性维护等场景。未来,大模型与小模型的有机结合将在工业制造场景下发挥更大价值,为工业智能化提供更加全面、精准的技术支持。公司液态镜头技术在智能...