不必追求极致性能?大模型时代,我们需要什么样的存储系统
许多客户或公司有类似的需求,比如需要一个集中的地方来查找数据集的位置,希望在管理数据集时具备多版本能力,以及在更新时不影响读取等。尽管需求相似,但在实现上还没有一个统一且优秀的解决方案。常亮:自2019年开源以来,到目前CubeFS已经进入了CNCF毕业的最后阶段。以我们OPPO为例,面向大数据和AI等...
ECCV'24论文提出跨域小样本物体检测新数据集
为了回答问题1,即研究现有的物体检测器能不能泛化至跨域小样本物体检测任务中:研究人员研究了CD-FSOD任务下的三个影响跨域的数据集特性:Style,ICV,IB;提出了一个CD-FSOD算法评测数据集,该数据集包含多样的style,ICV,IB;对现有物体检测器进行了广泛研究,揭示了CD-FSOD带来的挑战。NewCD-ViTOMethod为了...
...以及全球领先的标准化数据集储备,进一步赢得了境外客户信赖(附...
答:公司在上半年收入增长的同时,由于标准化数据集产品收入占比大幅提升,同时公司整体数据交付能力在管理能力、平台技术提升、供应链进一步整合和扩展等因素的共同推动下,使训练数据定制服务的毛利率也同比显著增长,共同驱动公司整体毛利率增加至70.34%。同时,在研发投入方面,随着首发募投项目的结项,公司在传统深度学习...
李飞飞创业之后首个专访:视觉空间智能与语言一样根本
在我博士结束开始助理教授生涯的那段时间,有一个之前常被人忽视的因素开始生效了,那就是数据。我实验室的学生可能比大多数人更早意识到了这个基本点:如果让数据驱动模型,就可以释放出前所未见的力量。这就是基于ImageNet的研究疯狂发展的原因。那时候,计算机视觉和NLP社区都有各自的数据集,都很小。但只要能...
o1如何做到像人一样“推理”?OpenAI研究团队问答:揭秘模型细节...
o1-mini目前使用截至2023年10月的数据进行训练,未来的迭代将使用更新的数据集来扩充其世界知识。为了充分发挥o1的推理优势,团队建议用户在设计提示时提供信息丰富、涵盖边缘案例的具体示例,并明确指定所需的推理步骤和风格。但要注意,无关的上下文可能会干扰模型的推理过程。
看懂OpenAI o1背后玄机!打破数据瓶颈,AI也能像人一样思考
众所周知,过去一年里,大模型的升级全靠“大力出奇迹”的方式,也就是说,随着计算量、模型参数和数据集大小的增加,模型的性能通常会显著提高(www.e993.com)2024年10月23日。但现在这条路越来越不好走了。因为在这种训练模式下,大模型需要大量且优质的训练数据,但这带来了两个问题:一是随着训练需要的数据量越来越大,去哪找这么多高质量数据...
Alexander R. Galloway 软件建模德波头脑探秘|沃克|贝克尔|加洛韦...
图5:应用K均值(k-means)等聚类算法之前(左侧)和之后(右侧)的数据点。在这个例子中,k被设置为3,生成了三个不同的组,在此标记为红色、绿色和蓝色。为了解决这些更大的战略问题,让我们为德波的人工智能添加最后一个组件。有趣的是,图节点可以像任何数据集一样被分析和筛选。比方说,在AdobePhotoshop...
开源两周4.7k标星,港大LightRAG大幅降低大模型问答成本,全面理解...
评估数据集为了对LightRAG进行全面分析,团队从UltraDomainBenchmark中选择了四个数据集。UltraDomain数据来源于428本大学教科书,涵盖18个不同领域,包括农业、社会科学和人文学科。在这些领域中,团队选择了农业、计算机科学、法律和混合领域的数据集。每个数据集包含60万到500万之间的tokens。以下是...
广东科技向“新”力丨华南理工大学徐向民、贾奎:颠覆水下作业 让...
南方财经:在你看来,当前视觉数据处理面临的最大挑战是什么?团队是如何克服挑战的?徐向民:当前,随着数据量的增加和模型表达能力的增强,各类视觉处理算法的性能持续在提升,我认为视觉数据处理面临的最大挑战是可靠性问题。很多时候,模型在已构建的数据集有很好的效果,但是在一些新的未知数据可能出现意想不到的错误。这...
英伟达开源模型 Nemotron-70B 超越 GPT-4o 和 Claude 3.5,仅次于...
他们发现,这个数据集效果极好,训练出的模型性能极强,训出了RewardBench上的一些顶级模型(如Nemotron-340B-Reward)。主要贡献可以总结为以下三点——1.开源了一个高质量的偏好建模数据集,这应该是包含人类编写偏好理由的通用领域偏好数据集的第一个开源版本。