人类数据耗尽怎么办?复旦大学教授肖仰华提出两个解决路径
如果能够使用私域数据训练大模型,就可能把大模型变成行业专家。“现在的大模型只具有通识能力,还不能够胜任专业任务。要想做到这一点,用好私域数据可能是关键,所以数据待挖掘的潜力仍然十分之大。”肖仰华还展望了“个人数据”,他指出,个人数据用于训练大模型才刚刚开始。他认为,下一步一定是用个人数据和大模型结...
大模型的号角已在数据分析市场吹响|下篇
同时,数据分析师、数据工程师等数据的生产者其实也需要不断把企业知识能力进一步加工,让企业知识和数字人(9.190,0.00,0.00%)或是Agent相结合,与其说是替代,不如说是数据行业角色工作的内容和方式在转变。杨巍:谢谢补充,刚好下一个问题我也是想请教您和Datafocus。Datafocus说他们的方案可以极大地简化指标体系,我想听...
大模型应用设计思考:大模型+bi,TFlowAI如何让大模型来检索数据
更深度的应用,可以将大模型+bi的环节,变成Action事件,嵌入到已有的Agent当中1.优势开发成本低:只需要数据库增加字段,提示词增加说明,即可满足用户对于数据分析的数据,开发成本大幅降低;使用体验:基于模型的理解去分析,查找数据、分析数据,实时绘图,摆脱原有数据报表的限制,可以自定义进行深度的分析。2.问题...
报告称,到2030年人工智能模型可扩大10000倍
Epoch称,还有证据表明,合成数据可以进一步扩大数据量,但具体有多少还不清楚。DeepMind长期以来一直在其强化学习算法中使用合成数据,Meta公司也使用了一些合成数据来训练其最新的人工智能模型。但是,在不降低模型质量的前提下,使用多少合成数据可能会有硬性限制。而且,合成数据的生成还需要更昂贵的计算能力。不过总的来...
大模型应用:很近,亦很远
但还有更多AI功能的实现需要攻克难关,譬如通过利用大模型技术来替代原先的内部搜索引擎,最终不仅可以实现更多的智能功能,还能达到降本增效的目标,但现在的最大的问题是在数据上,“算力毕竟可以用资金解决,但除了算力,还需要高质量的语料数据,需要收集、清洗、标记、最后才能给到大模型训练。”海通证券相关负责人...
2年上百亿,中国大模型,闯入一个“扫地僧”
但MoE模型不同,同样的智能水平,MoE模型可以用更少的计算量和内存需求来实现(www.e993.com)2024年9月10日。这得益于MoE模型在应用中并非要完全激活所有专家网络,而只需要激活部分专家网络就可以解决相关问题,很好避免了Dense模型会出现的“杀鸡用牛刀”的尴尬局面。因此,拿出全公司80%的可用资源,耗时6个月,哪怕失败两次也绝对不能放弃,这不...
ChatGPT 负责人:GPT-4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期...
DwarkeshPatel:也就是说新功能解锁的关键点在于模型将能够长时间连续执行任务,比如说写很多个文件代码,这个过程中会发生哪些变化?JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在...
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...
这里的Patch就是大家常说的Token,数据处理的原子性单位。注意,每一个VisualToken的具体数值可以是离散表示(可以用VQ-VAE),也可以是连续的表示(可以用VAE)。2.Cross-modalityAlignment&Transfer(跨模态对齐和转换生成):当各种模态的数据都压缩到同一个隐含的空间后,模型需要在隐含空间进行对齐或转...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI「创业」史
AGI是可能的,它将会到来,而且他们不是那么遥远的未来,但它将只把大语言模型作为一个子模块,因为通用人工智能的核心目标是完全不同的东西,它更接近强化学习。现在你可以作为一个强化学习者从监督学习中获得很多好处。例如,你可以构建一个世界的预测模型。你可以利用这个模型,这个模型可能是由与语言模型相同的基础模型...
用AI来训练大模型?可人工数据标注不是那么好取代的
日前,GoogleResearch的最新研究提出了AI反馈强化学习(RLAIF),用来代替基于人类反馈的强化学习(RLHF)。事实上,RLHF正是ChatGPT等同类产品表现出比Siri等上一代人工智能产品更聪明,表达更接近人类的关键驱动因素之一,它可以借助人类反馈信号来直接优化语言模型,数据标注人员则通过给大模型产出的结果打分,由他们来负责判断...