利好AI大模型!MIT团队推出数据集审查工具DPExplorer,对“不合适...
许可证种类繁多:不同数据集使用了各类许可证,如CC-BY-SA4.0、OpenAITermsofUse等,还有大量自定义许可证,这为小型企业和资源有限的组织带来了挑战。为解决大量信息的“未指定”许可的问题,研究人员使用DataProvenanceExplorer将未指定许可证的数据比例从72%降低至30%,显著提高了数据的可追溯性和...
利好AI大模型!MIT推出数据集审查工具,对“不合适”训练数据说no
许可证种类繁多:不同数据集使用了各类许可证,如CC-BY-SA4.0、OpenAITermsofUse等,还有大量自定义许可证,这为小型企业和资源有限的组织带来了挑战。为解决大量信息的“未指定”许可的问题,研究人员使用DataProvenanceExplorer将未指定许可证的数据比例从72%降低至30%,显著提高了数据的可追溯性和...
景联文科技推出方言音文对数据集,驱动方言语音大模型技术革新
景联文科技是一家专业的大模型数据服务商,推出方言音文对数据集,为方言语音大模型赋能。方言音文对数据集数据集规模:1万小时音频数据,涵盖23种方言。数据内容:每个语音都有相应的文本精准转录,每个方言类别都包含数千小时的音频录音,涵盖了日常对话、新闻播报、故事讲述等多个场景。语音清晰无误,没有过多的背景...
珠海高凌信息科技股份有限公司关于召开2024年第一次临时股东大会...
●珠海高凌信息科技股份有限公司(以下简称“公司”)于2024年9月日6召开公司第三届董事会第十九次会议、第三届监事会第十九次会议,审议通过了《关于调整“生态环境监测及数据应用升级项目”实施内容、投资规模及达到预定可使用状态时间的议案》,拟调整首次公开发行股票募集资金投资项目(以下简称“募投项目”)之“生态...
学术前沿 | 进步对齐:让AI跟上人类道德的脚步
价值数据的类型包括以下种类:·结构化、无偏数据:如问卷调查结果、偏好注释等。这些数据格式统一,易于分析。·非结构化、有偏数据:如互联网文本、历史文献等。这些数据量大,内容丰富,但需要处理偏差和噪声。价值动态建模通过统计模型、时间序列分析、社会模拟等方法,构建人类价值观随时间演化的模型。
迎接大模型应用爆发:下一个关键因素是什么?
通过混合不同来源的语料数据,可以提升数据集的多样性,从而增强模型的泛化能力和在下游任务中的表现(www.e993.com)2024年10月23日。这个过程中需要调整不同来源数据的配比,确保各类型数据对模型能力的提升达到最佳效果,另外还需要确定不同来源数据的训练顺序,优化数据课程以逐步提高模型性能。综上所述,随着技术和应用的不断进步,语料的需求种类将会...
甘肃省疾控中心公布真实数据:2018年至2021年HPV疫苗接种&及接种后...
甘肃省2018年至2021年HPV疫苗接种病例数据来自甘肃省接种信息系统。该数据集包括根据甘肃省2018-2021年的HPV疫苗相关AEFI报告,数据来源于全国AEFI信息管理系统。报告包含受影响个体的出生日期、接种日期、疫苗名称、疫苗制造商、接种剂量、反应发生日期、临床表现和反应分类等信息。首剂HPV疫苗接种率通过每个年龄段接受首剂...
一文了解自动驾驶轨迹预测技术
3.1数据集各种数据集的出现促进了基于学习的预测算法的性能,为了评估轨迹预测模型的质量,通常将预测轨迹与从各种数据集获得的真实轨迹进行比较。这些数据集由激光雷达和摄像头等传感器收集,并手动注释或自动生成车辆轨迹序列。大多数方法都以轨迹作为输入,有些方法还使用车辆状态或地图信息。由于这些数据集中的大多数轨迹...
公理训练让LLM学会因果推理:6700万参数模型比肩万亿参数级GPT-4
根据可用数据种类的差异(观察数据、干预数据、反事实数据),JudeaPearl提出的「因果阶梯」定义了因果推理的可能类型。由于公理是因果性的基石,因此我们不禁会想是否可以直接使用机器学习模型来学习公理。也就是说,如果学习公理的方式不是学习通过某个数据生成流程得到的数据,而是直接学习公理的符号演示(并由此学习因果...
Nature Medicine | TORCH模型:提高肿瘤原发位置预测准确性,推动...
数据集中的不平衡(ImbalanceinDataset)数据集中某些癌症类型的样本数量可能存在不平衡,这可能导致模型在识别少数类别的癌症类型时表现不佳。高低确定性病例的处理(HandlingofHighandLowCertaintyCases)高低确定性病例的分类标准可能影响模型的训练和测试效果,且对于低确定性病例的诊断可能不够准确。