图灵奖得主 Yann LeCun 万字演讲:今天的 AI 比猫还笨,自曝早已...
这是LLMs所做的事情,这并不是一个新概念,自香农(Shannon)时代以来就存在了,可以追溯到50年代,这已经很久了,但变化在于我们现在拥有那些庞大的神经网络架构,可以在大量数据上进行训练,并且看起来会从中涌现出一些特性。但这种自回归预测有一些主要的局限性,在通常意义上这里并没有真正的推理存在。还有另一个...
大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
Q2:较大的模型比较小的模型更容易崩溃吗?针对这两个问题,论文以经典线性设置中的回归问题为例进行了理论分析,之后在「玩具设置」(MINIST数据集+迷你模型)和更接近真实场景的GPT-2模型上运行了实验。理论设置数据分布考虑从真实数据分布P_1采样得到的n_1个独立同分布样本??_1={(x_i,y_i)∣1≤i≤n...
并购重组的魅力就是让所有人快速赚钱
增减资或转让股权的作价依据及其合理性,每次增减资或转让涉及的价款来源是否合法、支付是否到位;是否详细披露股权变动相关各方的关联关系;标的公司存在出资不实或变更出资方式的,关注相关股东是否已补足未到位资金或资产,消除了出资不到位的法律风险,对出资不实或未及时到位对上市公司的影响是否已充分披露。
LeCun最新万字演讲:纯语言模型到不了人类水平,我们基本已放弃
所以,一个四岁孩子看到的视觉数据与最大的语言模型在整个互联网上公开可用的文本上训练的数据量一样多。从这当中能得出这些结论:首先,仅通过在文本上训练,我们永远不会达到接近人类水平的智能;其次,视觉信息非常冗余。每根视神经纤维每秒传输一个字节的信息,与视网膜中的光感受器相比,这已经实现了100:1的压缩...
半导体工厂如何提高运营效率:定量分析
假设一个晶圆厂在前两年运营稳定,但在第三年因产品组合和需求变化导致性能下降。管理层试图通过增加WIP来弥补,但结果是周期时间增加、利用率下降。通过使用方差曲线,工厂发现将WIP水平降低到早期水平,并在生产线后端建立库存缓冲,可以显著提高性能。●饱和曲线的应用...
外资看中国资产系列② 品浩董事总经理兼亚洲投资组合经理张冠邦...
“我们对大中华地区特定消费服务和科技公司发行的可转换债券进行了战术性的非基准配置(均值-方差2%~3%),这些债券受益于股市的强劲上涨(www.e993.com)2024年10月23日。”近日,在与《每日经济新闻》记者(以下简称“NBD”)的对话中,全球知名债券投资巨头品浩的董事总经理兼亚洲投资组合经理张冠邦(StephenChang)透露了公司在此次反弹中受益的亚洲信贷...
1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...
帕累托认为,社会福利最大化的时候,任何微小的改变都不可能使所有人偏好的全部增加或减少。但是,如果有人福利增加,也有人福利减少,就比较难判断社会福利是否也达到最大化。希克斯认为可以通过税收和补贴等政策补偿在变动中利益受损的群体。肯尼斯·阿罗阿罗是二战后新古典主义经济学的代表人物,对后续许多经济学家...
揭秘Skywork-13B:国产AI大模型的开源革命,性能超群引领多语言处理...
根据之前的实验,当批次更大时,增加网络层数(即增加模型的复杂度)可以提高模型的表现。因此,模型的层数被增加到52层,同时减小每层的规模,使得模型的总体参数量和Llama2-13B差不多。为了适应更大的数据批量,学习率被提高到Llama2-13B的两倍,这样可以确保训练时梯度的方差保持一致。
训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景?
“九层之台,起于累土。”没有良好的训练集,模型就像是失去了根基的大树,无法稳固地生长和扩展。因此,我们需要精心准备和挑选训练集,确保它具有代表性和高质量,这样模型才能更好地理解和适应真实世界的变化。验证集:选择和调参验证集用于模型选择和超参数调整。它不参与学习参数的确定,主要帮助我们在众多可...
一文盘点2023人工智能进展,不止大模型而已
大模型改变生产方式大模型除了用来处理文本,也逐渐被用到提升生产力(Microsoft全家桶)和写代码(GitHubCopilot)等场景中。Ark-Invest曾发布报告预测,编程助手能让编码任务的完成时间缩短约55%。可以肯定,编码助手将继续存在,而且只会变得更好。这对StackOverflow(全球知名开发者问答网站)等平台意味着什么?