一篇文章系统看懂大模型

FunctionCall让大模型能够和多种API能力结合,从而让大模型的应用更好的落地,比如大模型要支持内容检索、文档识别等能力,就需要基于FunctionCall的能力来实现;2)大模型训练与优化技术相关术语预训练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...

...富士康模式:Alexander Wang如何用24万数字游民打造数据标注王国

在当时的人看来，Scale要做的事情似乎与行业潮流背道而驰，人人都在尝试用人工智能代替人力，而Scale却要用大量人力去做人工智能做不了的事情。但这正是ScaleAI的优势所在，人工智能公司为模型训练收集了海量的原始数据，但在这些数据输入人工智能模型之前，需要用标签对其进行注释，大多数公司只能手动完成这项...

硅谷投资人对话Scale AI创始人:大模型竞争进入第三阶段

AlexandrWang：是的，基本上如果你看看支柱，计算方面我们显然正在继续扩展训练集群，所以这个方向很明确。在算法方面，我认为需要进行大量创新。坦率地说，我认为很多实验室正在努力推进这一点的纯研究工作。至于数据，你提到了，我们已经用尽了所有易于获取和可用的数据。DavidGeorge：是的，CommonCrawl（公共爬虫数据...

OpenAI“不能说的秘密”被公开了?使用YouTube数据训练模型,获取...

当前AI大模型的训练，数据端需要巨大数据量的大规模数据集投喂。公开资料显示，OpenAI的数据来源可能包括但不限于：公开可用的数据集，如互联网上的各种资源，如书籍、网页、新闻文章、学术论文等；合作伙伴和第三方数据提供商提供的数据集；购买的特定领域的数据，如医疗、法律或科学文献；合成数据，OpenAI可能会使用其...

重塑3D生成核心理论:VAST、港大、清华用“零”训练数据生成了3D模型

无需任何训练数据,只需对着模型描述一句话,如「一个做作业的香蕉人」:或是「一只戴着VR眼镜的猫」:就能生成符合描述的带有高质量纹理贴图的3D场景。不仅如此,还能对已有的3D模型进行精细化贴图。这是港大与清华大学联合3D生成明星公司VASTAI研发的一种新方法,它能够从复杂的文本描述中,直接生...

一个三岁小孩,真的不需要多少数据,智力就胜过大模型吗?

首先是LLM(大型语言模型)本身——我们用Llama65B(www.e993.com)2024年11月27日。这个模型接受了1.4T个词元的训练。为了简单起见,假设代码本大小为65536,这意味着每个词元代表16比特数据(2^16=65536)。这意味着Llama接受了总共22.4T比特的数据训练。(图片来源:CosmosInstitute)

AI训练数据荒下 合成数据成为“开源”新解法?

高质量数据难题待解在生成式人工智能时代,大模型表现与训练数据质量息息相关。高质量数据模型训练和应用过程中有着不可替代的重要性。高质量数据并非用之不竭的资源。一项来自EpochAlResearch团队的研究就表明,高质量的语言数据存量将在2026年耗尽。要解困,首先需要明白什么是高质量数据。

ChatGPT 负责人:GPT-4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期...

如果模型有很强的泛化能力,就算只有一两个示例,也能通过泛化之前在pre-training数据中看到的内容来自适应,调回正确的路径。如果模型的泛化能力较差,就需要大量的数据才能正常工作,而且还得在一些专业领域或技能上投入大量精力做训练。如果模型更强大,是有可能在没有任何额外训练数据的情况下正确执行任务的。

Nature深度:大模型如何“赋能”机器人?机器人又如何“训练”大模型?

另一个问题是,机器人基础模型在使用视觉数据(占其物理训练的绝大部分)时能走多远。Soh说,机器人可能需要大量其他类型的感官数据,比如触觉或本体感觉(一种身体在空间中的位置感)。这些数据集目前还不存在。“所有这些都是缺失的,我认为这是人形机器人在世界上高效工作所必需的。”...

...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码

多种训练模型的训练均方差和验证均方差模型训练结果与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过...