Tokenformer:基于参数标记化的高效可扩展Transformer架构

主要探讨了一种革新性的Transformer架构设计方案,该方案通过参数标记化实现了模型的高效扩展和计算优化。论文动机如今的人工智能离不开Transformer,因为它是大型语言模型背后的基础架构。然而它的影响力并不仅限于自然语言处理。Transformer在其他领域也发挥着重要作用,比如计算机视觉领域中的VisionTransformer(ViT)就扮演着...

AI集大成!Scallop:神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化...

该语言扩展了Datalog[Abiteboul等人,1995],并且足够表达,以便程序员可以指定神经模型难以处理的复杂领域知识模式。Datalog实现可以利用关系数据库系统文献中的优化。这反过来又使得推理和学习更加高效,因为手头任务的逻辑领域知识规范有助于减轻的负担,其职责现在不那么复杂,更具模块化。最后,Datalog基于规则,这使得程序更容易...

大语言模型评测是怎么被玩儿烂的?我们跟知情人聊了一个下午

“提示词的敏感度是很高的。”高梵说,“什么意思呢,比如Claud的系列模型,我光是Prompt改一改,对评测分数的扰动就会有10%。”测试时怎么用Prompt有很多“坑”,里面很多是工程问题。比如MMLU——你可以理解成它是一个做多选题的题库,然后你要知道被测的模型做出了怎样的回答。这个答案回收的过程,大部分的评测基准...

万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?

将自然语言数据与神经测量相关联,是朝着深刻理解人类大脑产生、感知、处理和解释语言的一步。自然语言文本的定量表证是计算分析中使用的行业通用中间形式,具有可重复性,可调整和可扩展增强的潜力。语言作为封装来自五种人类感官的信息的工具,提供了人类经验中多样化现象的量化表征。(2)图像标注图像自动标注领域再次启发...

Solana 2024年第三季度生态系统概览

Solana是一种高性能区块链,专为速度、效率和可扩展性而设计。它支持每秒数千笔交易,延迟低且费用极低,出块时间为400毫秒,成本仅为几分之一美分。本报告探讨了Solana的机制和架构,强调了其在统一生态系统中无缝扩展和交互的能力。编程语言Solana主要将Rust用于智能合约,因为它具有并发性、内存安全性和...

智能汽车如何进行数据闭环?

标贝科技利用机器学习算法,能够自动识别和标记图像、视频和文本中的对象,确保数据标注的一致性和准确性(www.e993.com)2024年11月25日。标贝科技基于大模型能力建设数据管线,可实现从目标检测、图像分割之类的基础技术到结合语义、逻辑关系的事件检测,并构建因果数据生产能力,降低智能驾驶企业在生产类似数据时的数据管线搭建成本。

Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

变换器模型已被证明对许多自然语言任务具有可扩展性和有效性。与GPT-4等强大的大型语言模型(LLMs)类似,Sora能够解析文本并理解复杂的用户指令。为了使视频生成在计算上高效,Sora使用时空潜在补丁作为其构建块。具体来说,Sora将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示。然后,从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁,以...

深度开源社区公布其自研编程语言 Unilang,目前处于起步阶段

Unilang是为了统筹解决现有不足的新的方案中的语言部分，主要特色有：作为动态语言，提供相对其它语言更强的语言层次上的可扩展性。通过用户定制语言的功能，可以有效限制非预期的动态特性，最终得到和大多数静态语言接近的开发体验上的优势，同时避免静态语言核心规则带来的不便。允许在已部署Unilang程序的环境中通过...

首个万亿级模型!Google重磅推出语言模型Switch Transformers,1.6...

研究人员表示,SwitchTransformer模型是具有可扩展性的高效自然语言处理模型,它通过简化MoE,形成了快速理解、训练稳定且比同等大小模型更有效的样本体系结构。实验证明,这些模型在不同的语言任务和训练模式中都表现了出色的性能,包括预训练、微调和多任务训练。同时,这些结果也让训练具有上千亿、上万亿参数量的模型成为可能...

RLHF vs RL“AIF,谷歌实证:大模型训练中人类反馈可被AI替代

在扩展RLHF方面,对高质量人类标签的需求是一大障碍;而且人们很自然地会问:生成的标签是否也能得到可媲美的结果?一些研究表明大型语言模型(LLM)能与人类判断高度对齐——在某些任务上甚至优于人类。2022年,Baietal.的论文《ConstitutionalAI:HarmlessnessfromAIFeedback》最早提出使用AI偏好来...