Yann LeCun:今天的AI比猫还笨,自曝早已放弃大模型
你可以多次运行你的世界模型来实现这一点。获取初始世界状态表示,输入对行动零的假设,利用模型预测下一状态,然后进行行动一,计算下一状态,计算成本,然后通过反向传播和基于梯度的优化方法,找出将最小化成本的两个动作。这就是模型预测控制。现在,世界并不是完全确定的,因此你必须使用潜在变量来拟合你的世界模型。...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
正则化方法种类繁多,其通过改造损失函数或优化器、对抗训练、扩充数据集、集成模型等手段,使模型训练过程更加稳健,避免模型对训练数据的过拟合。本研究介绍一种低成本、高通用性的正则化方法SharpnessAwareMinimization(SAM),从优化器的角度提升模型的泛化性能。该方法对传统优化器梯度下降的算法进行改进,提出了鲁棒性...
大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
由图可知,对于较高质量的合成数据(方形和菱形),使用较大的模型(即更大的ψ)的确是最佳实践;但如果数据质量较低,模型并不是越大越好,最佳权衡反而处于中等大小。此外,如图5所示,网络的宽度m也会造成影响,而且实验得到的曲线与理论预测值的拟合效果比较理想。实线对应实验结果(5次运行),而虚线对应理论预测改变...
大模型的经济账怎么算?
以Meta(Facebook母公司)的LLaMA为例,最新的LLaMA3使用了超过10T以上的token和更大的模型规模,有很好的效果。国内的模型发展也很迅速,从最近的表现来看,像通义千问、智谱AI的GLM等模型不仅在机器评测的benchmark上表现出色,在LMSYS组织的由人类评测的ChatbotArena上也达到了很好的性能,接近了GPT-4的水...
草莓模型即将发布,如何参与新一轮 AI 上涨周期?|AGIX 投什么
02专家认为,AI模型的性能将取决于数据量和计算效率,推理将在移动终端上实现,如Apple的iPhone。03由于AI的应用,传统SaaS公司的增长曲线可能面临挑战,而AI-first公司需要创造竞争壁垒。04另一方面,特斯拉等公司在机器人领域具有竞争优势,有望推动通用机器人市场的快速发展。
实现机器人领域的ChatGPT时刻,需要大模型+强化学习丨明星教授...
实际上,该方法比现有的奖励加权回归等技术效果好得多(www.e993.com)2024年10月23日。去噪扩散策略优化(DDPO)实际上在多种分数和美学质量和可压缩性的优化上非常有效。Fan等人提出了一种类似的DPO-K的工作,提出了一个非常类似的想法。此后,许多其他研究人员也探索了用强化学习训练扩散模型的方法。
如何设计一个大模型产品?
另外,从技术供给端看,蒸馏源也是不容忽视的考量因素,即在什么基础模型上进行蒸馏。一个可选项是开源模型。同时,在选择模型时应当对模型的Scaling做预评估。通过拟合来预判模型参数需要达到什么规模,才能适应相应的数据集,使损失函数值达到预期效果,满足该场景下的需求。
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
监督微调(SFT):通过少量高质量的人类标注数据进行微调,使得模型能够生成更符合人类期望的答案。强化学习与人类反馈:通过让模型根据人类的反馈进行强化学习(RLHF),使得模型不仅能生成合理的答案,还能最大化人类的满意度。系统优化与未来展望系统瓶颈与优化:GPU的计算速度虽快,但内存和通信速度的瓶颈限制了模型的效率...
因果干涉的密度估计归一化流|高维|拟合|估计量_网易订阅
目标流对于计算性能也至关重要。虽然简单的归一化流在拟合优度方面具有相似的估计性能,但只有我们的干预归一化流具有恒定的推理时间(例如,在评估阶段,无论训练数据的大小如何)。这是完全参数化治疗效果估计器相较于半参数插值估计器的主要优势。关于归一化流的选择,神经样条流是通用密度近似器的一种可能选择。10...
全模态对齐框架align-anything来啦:实现跨模态指令跟随
1.评论模型建模:使用交叉熵损失函数,令多模态大模型拟合数据集中的语言反馈,作为评论模型。训练完成的评论模型将对输入的问答对提供评论。2.模型自提升:令初始模型在给定好prompt的数据集上生成一系列response,再利用评论模型对此生成的评论,令初始模型针对自身的response进行修正。