OpenAI 下一代模型遭遇重大瓶颈,前首席科学家透露新技术路线

对此，OpenAI已经成立了一个由负责预训练的尼克·雷德（NickRyder）领导的基础团队，来研究如何应对训练数据的匮乏，以及大模型的扩展定律（scalinglaws）将持续到什么时候。▲NoamBrown扩展定律（scalinglaws）是人工智能领域的一个核心假设：只要有更多数据可供学习，并有更多的计算能力来促进训练过程，大语言模...

一篇文章系统看懂大模型

预训练Pre-training:表示在大量数据集上训练模型的过程,预训练的数据集通常比较大,种类也比较多,训练后获得的是一个通用能力比较强的大模型,就好像一个人通过义务教育和上大学学习了多种通用知识,具备解决通用问题的哪里;模型微调Fine-tuning:模型微调表示大模型在特定任务或小数据集上进一步训练模型以提高模型解决...

Anthropic CEO:大模型训练成本暴涨,2027年将达1000亿美元!

新智元导读Anthropic首席执行官表示，当前AI模型训练成本是10亿美元，未来三年，这个数字可能会上升到100亿美元甚至1000亿美元。要知道，GPT-4o这个曾经最大的模型也只用了1亿美元。千亿美刀，究竟花在了哪里？AI行业巨大的收支鸿沟近日引起了广泛讨论，仅仅按照现在的训练成本计算，已经达到了5000亿美元的天文数字，...

...专利数全球第一,大模型训练狂烧钱,医学领域AI应用突出 | 大模界

此外,2023年产学研合作成果的模型数量也创下新高,达到21个。2.AI模型训练“烧钱”加剧最先进的AI模型的训练成本已达到前所未有的水平。例如,OpenAI的GPT-4训练据估计耗费了价值7800万美元的计算资源,而谷歌GeminiUltra的训练成本则高达1.91亿美元。作为对比,2017年Transformer模型训练成本约为900美元。2019年发布的R...

合成数据:大模型训练和应用的新方案

合成数据打开了大模型训练数据来源的想象空间,通过生成cornercase的小样本数据以及因为合规性问题而无法直接通过观察而获得的数据,可以弥补因客观条件或制度限制(例如隐私合规)造成的数据样本不足的缺陷,在输入端纠正数据在采集和处理过程中人为引入的偏误(bias),在保证数据合规性的基础上提高了数据分布的合理性和客观...

万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...

解码器把第二步生成的LatentTokens还原成Image/Video,这个一般是第一步Tokenizer的反向过程,但也可以单独训练一个解码器(www.e993.com)2024年11月23日。上面这个框架跟大语言模型(LLM)基本上是一致的,只不过语言模型里的文本模态的Tokenizer/De-Tokenizer是非常简单的输入输出接口,我们熟知的GPT主要是第二步。

大模型数据之二|中美大模型的竞争之路:从训练数据讲起

我国的社会力量主要是结合海外优质开源数据集及中文语料,产出训练数据集。以阿里巴巴的“通义千问”大模型为例,训练数据来自公开来源的混合数据,以中文和英文为主。而中文语料主要来自知乎、百度百科、百度知道等公开网络数据,来源于政府的公共数据非常少。从总体看,中文语料库的开源情况不如英文普遍,据AI应用开放社区Hu...

大模型训练数据之一|大模型训练的“阿喀琉斯之踵”:数据这么近...

大模型训练需要“广”、“齐”、“专”的数据大模型所需要的数据根据训练的阶段有所不同。以ChatGPT为代表的自然语言大模型为例,其训练过程分为预训练、监督微调(SFT)、基于人类反馈的强化学习(RLHF)三个阶段。第一阶段预训练所需的语料是各种类型的世界知识,包括网页、书籍、新闻、论文期刊、对话文本、代码等...

一文看遍AI行业大模型

2.行业大模型是AI+落地最后一公里规模定律驱动通用大模型性能不断提升,同时也产生了“不可能三角”问题:专业性、泛化性和经济性三方面很难兼得。第一,专业性指大模型处理特定领域问题或任务的准确性与效率。专业性要求越高,越需要针对特定领域数据进行训练,可能造成模型过拟合而降低泛化能力。此外,增加的数据收集...

浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用

1大模型和Transformer大语言模型(LLM)是大模型的代表,其通常是指参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。参数是指神经网络的可训练变量,例如一个线性神经元的输入为x,输出为y=wx+b时,w称为权重,b称为偏置,权重和偏置统称参数。这些参数在初始化时被随机分配,在训练过程中逐步更新,神经网络的训练过程实际...