金蝶信科亮相2024外滩大会 大数据+AI重新定义企业数据信贷
在普惠金融的道路上,金蝶信科用9年时间,充分发挥数据要素潜能,联合超200家银行金融机构致力于解决当下小微企业的融资困境,累计帮助超50万家小微企业获得银行数字信贷融资突破1500亿元。“金融科技行业数据处理规范复杂,量大、类别繁杂、维度多元、精细度要求高,我们将持续以科技赋能数字化信贷行业,让数据要素推动金...
5秒完成3D生成,合成数据集已开源,上交港中文框架超越Instant3D
限制合成数据的训练时间步:由于合成数据可能存在一些模糊和失真,我们在训练时限制其时间步范围。具体来说,我们让合成数据主要参与早期的去噪阶段,确保它们对整体结构的贡献,而将后期的细节生成留给质量更高的真实数据。分阶段训练策略:通过将合成数据限制在较大的时间步范围内(如200到1000步),我们确保这些数据在去噪过...
训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景?
训练集、测试集、验证集这三者,在数据目的与功能、数据交互频率上、数据划分与比例以及使用时机等方面均有不同之处。1.目的与功能不同训练集、测试集、验证集这三者的目的和功能不同。训练集主要用于训练模型,验证集主要用于在训练过程中选择模型和调整超参数,测试集则用来最终评估模型的性能。训练集:训练...
AI届的英雄好汉“训练集、验证集、测试集”各显神通!
我们发现,当训练集样本数量较小时,模型更容易受到随机变动的影响,导致模型对训练数据过于敏感,难以捕捉真实的数据分布。相反,大规模训练集则有助于降低随机性,使模型更稳健。假设我们想让AI模型完成一个分类任务,比如训练一个神经网络来识别手写数字。如果训练集只包含几十个图像,而且这些图像中只有很少的数字样本,...
5秒完成3D生成,真香合成数据集已开源,上交港中文新框架超越...
通过训练时间步重新安排策略(TTR),Bootstrap3D框架成功解决了合成数据质量参差不齐的问题,显著提升了多视图扩散模型的性能,为高质量3D内容生成奠定了坚实基础。好了,Bootstrap3D生成的数据集已经全面开源,任何研究人员和开发者都可以免费访问和使用。论文地址:...
大模型训练有多卷?揭开大模型算力之谜
使用全球40年的天气数据,用200张GPU卡进行预训练,2个月左右的时间,训练出了参数量达亿级的盘古气象大模型(www.e993.com)2024年9月9日。这是清华大学毕业3年的毕恺峰训练大模型的故事。不过,从成本上看,按照正常情况下,一张GPU7.8元/小时计算,毕恺峰盘古气象大模型的训练成本可能超出200万。这还是气象领域的垂直大模型,如果训练的是...
OpenAI总裁Greg:需要AGI治疗妻子综合性罕见病,谷歌医疗AI已有重大...
而之后没过多久,谷歌又继续推出了Med-PaLM2,第二代产品。它是Med-PaLM的继任者,它要比其前身更加强大,在USMLE样式的问题上达到了86.5%的准确率,提高了19%。Med-PaLM2是在海量医学文本和代码数据集(包括医学期刊、临床试验和教科书)上进行训练的。这使它能以高准确度理解和生成医学语言。
大模型训练有多卷?揭开大模型算力之谜|钛媒体深度
使用全球40年的天气数据,用200张GPU卡进行预训练,2个月左右的时间,训练出了参数量达亿级的盘古气象大模型。这是清华大学毕业3年的毕恺峰训练大模型的故事。不过,从成本上看,按照正常情况下,一张GPU7.8元/小时计算,毕恺峰盘古气象大模型的训练成本可能超出200万。这还是气象领域的垂直大模型,如果训练的是...
袁进辉获近亿元天使+轮融资;接棒汤晓鸥,上海AILab主任周伯文探索...
IBM公布其完整的6.48TBLLM训练数据集:这个数据集经过严格的预处理后,缩减为2.07TB,减少了68%。对于确保高质量、无偏见、符合伦理和法律的数据集,以满足企业应用场景需求至关重要。数据集由多个来源精心策划而来,包括arXiv、CommonCrawl、DeepMindMathematics、FreeLaw、GitHubClean、Wikimedia等。IBM发布了...
专访腾讯AI Lab姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组...
我们在预训练语言模型尚未广泛应用于单细胞数据分析领域时,就意识到预训练模型在自然语言处理(NLP)领域已经取得了巨大成功。当时,单细胞数据分析主要依赖于简单的机器学习方法,并且常常需要针对每个数据集进行手工处理,这限制了模型的泛化能力。针对这一问题,我们在2021年启动了一个项目,设计了一种基于单细胞数据的...