首次!用合成人脸数据集训练的识别模型,性能高于真实数据集
从图像、视频和音频数据中进行多模态学习可能会适度促进扩展,使可用于训练的数据增加三倍。在考虑了数据质量、可用性、多epoch和多模态tokenizer效率等不确定因素后,估计到2030年可用于训练的token相当于400万亿到20亿亿个,允许6e28到2e32FLOP的训练运行。人工智能模型生成的合成数据可能会大...
大模型是怎么训练的?有哪些步骤和难点?
最后,超参数调优就像不断调节炼丹的火候。超参数(如学习率、批量大小等)在模型训练中至关重要。设定过高的学习率可能会让训练不稳定,而过低的学习率又会导致训练速度缓慢。在实际操作中,可以通过网格搜索或贝叶斯优化等方法来自动化调优过程,确保模型的训练能够在效率和稳定性之间取得平衡。(图源:FINETUNEDLANG...
...MIT团队推出数据集审查工具DPExplorer,对“不合适”训练数据说no
训练数据的质量优劣,直接影响人工智能(AI)大模型的能力水平。当前,尽管大模型在文本/图像/视频等内容生成和理解等领域不断取得新突破,但由于数据来源的透明性不足,虚假信息泛滥和幻觉问题依然存在。这可能会导致大模型性能下降,出现数据偏差、隐含偏差或行为失真等现象,还可能引发版权纠纷等法律问题。近日,来自麻省...
CVPR 2024|仅用合成数据训练模型到底行不行?有新发现!
作者评估了数据集大小对合成克隆训练的影响。通常情况下,增加数据有助于提高SynViT-B和SynCLIP模型的稳健性。在某些情况下,增加更多数据可能会稍微降低性能,这可能是由于增加数据集大小导致数据集多样性减少,以及模型过度拟合于较少多样化的数据造成的。研路指北交流群(知识星球)来了!考研/保研选导策略,读研...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
这里的原因其实有很多,咱们抽象为两种:1.特定超参组合下,炼丹的上限就是这么低。就是超参选错了。2.超参组合的上限很高,但缘分没到,炼废了。属于是“运气”问题。注:大模型训练的广义超参,和之前bert模型时代的超参定义不太一样。举个例子,用RLHF还是DPO,数据集多大,有哪些类型,比例如何,比例怎么变的...
三个方面浅析数据对大语言模型的影响
数据质量通常被认为是影响大语言模型训练效果的关键因素之一,包含大量重复的低质量数据甚至导致训练过程不稳定,造成模型训练不收敛(www.e993.com)2024年10月23日。现有的研究表明训练数据的构建时间、包含噪音或有害信息情况以及数据重复率等因素,都对语言模型性能存在较大影响。截止到2023年9月的研究都得出了相同的结论,即语言模型在经过清洗的...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
一般而言,训练神经网络耗费的计算量越大,其性能就越好。在扩大计算规模时,必须要做个决定:是增多模型参数量还是提升数据集大小——...
...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
从右图中,可以看出数据分布情况,大致可以分为三个阶段(分布),分别具有不同的均值和方差,这可能对最后的预测结果造成过拟合的影响。因此,按右图利用时间滑动窗口技术将数据集划分为训练集和测试集,以便尽可能减小分布差异带来的影响,当进行训练时我们也可以对数据进行归一化处理,进一步减小影响,还能加快模型收敛速度。
几张图总结Llama3相比较前两代的模型的升级:单模型训练成本近千万
可以看到,第三代Llama3训练数据大幅增加,几乎也是目前市场上训练数据最多的一个模型了。这里有一点也值得提一下,DeepMind发表过一个非常著名的论文,就是关于Chinchilla模型的论文,里面提到了训练数据对大模型性能的影响。根据论文发现的规律,80亿参数规模的模型,用2000亿tokens数据集训练可以获得最佳性能,但是Meta...
【睿见】胡泳等 | 大语言模型“数据为王”:训练数据的价值、迷思...
受BERT模型的影响,一众预训练模型都纷纷加入了以大规模著称的语言模型行列,而若想在效果上有所改进,则会在增加训练数据体量和参数规模上作文章。比如,英伟达在2019年推出了宣称是当时世界上最大的语言模型Megatron-LM,该模型有83亿个参数,并在来自英语维基百科、OpenWebText、RealNews和CC-Stories数据集的174GB文本...