终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
最后他们发现,Llema模型具有高对数似然和最小过拟合。由于这些模型是开源的,其训练数据也是已知的,因此正如Llema论文中所述,训练语料库中出现了几个GSM8k问题实例。不过,作者发现这几个实例并没有导致严重的过拟合。这些异常值的存在表明,GSM8k上的过拟合并非纯粹是由于数据污染造成的,而可能是通过其他间...
Llama 3.1论文精读:为什么模型参数是4050亿?
Meta使用二度多项式拟合测量的损失值,并确定每个抛物线的最小值,把抛物线的最小值称为相应预训练计算预算的计算最优模型。Meta使用这种方法确定的计算最优模型来预测特定计算预算下的最佳训练令牌数量。为此,假设计算预算C和最佳训练令牌数量N*(C)之间存在幂律关系:N??(C)=ACα.使用图2中的数据拟合A...
只要一张图就能还原绘画过程,这篇论文比Paints-UNDO实现得更早
1.采用LearntoPaint来产生半透明贝赛尔曲线笔触的绘画序列;2.通过自定义笔触,用Neuralstylepainting生成油画风格和中国画风格的绘画序列。3.上述SBR(Strokebasepainting)方法是从粗到细的拟合一张目标图像,意味着允许对于已经绘画的部分进行覆盖和修改,然而很多绘画种类,如中国画和雕刻,由于材料...
CV最新论文|3月1日 arXiv更新论文合集
(2)同时使用人工智能预测注解和专家修正注解对人工智能进行再训练时,计算效率低下;此外,考虑到数据集中占主导地位的人工智能预测注释,新修订的注释对人工智能训练的贡献——通常只占很小的一部分——仍然是边际的。本文提出了持续调优从网络设计和数据重用两个角度来解决问题。首先,我们为所有类设计了一个共享网络...
DALL·E 3关键技术公开,19页论文揭秘如何对提示词“唯命是从”
不过也不能完全使用合成的文本描述,毕竟AI生成的内容可能有些“神秘共性”,直接全盘接受容易导致图像过拟合。因此,OpenAI还在CLIP上尝试了一波合成文本描述-图像数据集的效果。他们发现,数据集中混杂95%的合成文本-图像数据时,CLIP的效果是最好的。最终,他们决定95%的图像用合成文本描述,剩下的5%图像依旧使用人工...
OpenAI终于Open一回:DALL-E3论文公布、上线ChatGPT,作者一半华人
为了改进在图像生成数据集上的描述效果,OpenAI希望使用描述生成器来生成图像描述,这有助于学习文本到图像模型(www.e993.com)2024年8月5日。在首次尝试中,他们构建了一个仅能描述图像主对象的小规模描述数据集,然后继续在这个数据集上训练自己的描述生成器。该过程诱导的更新到θ使得模型偏向于描述图像的主对象。OpenAI将这种微调生成的描述...
87.8%准确率赶超GPT-4o登顶!谷歌DeepMind发布自动评估模型FLAMe
首先,为了论文的透明度和可复现,作者仅使用HuggingFace、TensorFlow这些平台上的公共开源数据集,以及得到原作者许可的GitHub库。为了避免GPT-4等模型生成数据带来的不准确性和潜在法律问题,作者只使用了带有人工标注的数据集,并涵盖了各种任务类型(图3)和LLM能力(图4)。
Llama 4训练已开启!Meta科学家最新采访,揭秘Llama 3.1是如何炼成的
论文地址:httpsarxiv/pdf/2001.08361这也正是之后的Chinchilla所发现和强调的,相比最初的ScalingLaw,他们更强调了训练数据token总量的重要性。论文地址:httpsarxiv/pdf/2203.15556Chinchilla论文想要找到「算力最优化」的训练方式,认为在有限算力的前提下,存在一个模型参数量和训练token数的最佳比率...
AI iPhone怎么做?苹果给出了一些答案
为了进行处理和训练,Ferret还将屏幕分成两个较小的部分,将屏幕切成两半。相较于其他大语言模型,传统的更倾向于扫描较低分辨率的全局图像,这降低了充分确定图标外观的能力。时间再往前拨回到一月份,苹果还发布了一篇将大模型塞进iPhone的关键性论文——《LLMinaflash:EfficientLargeLanguageModelInferenc...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。预测类题目通过分析已有数据或现象,找出其内在发展规律,然后对未来情形做出预测的过程。根据已知条件和求解目的,往往将预测类问题分为:小样本内部预测,大样本内部预测,小样本未来预测,大...