大模型六小虎,低头寻找六便士
以头部创企OpenAI来说,得益于模型架构优化、训练成本降低,在大模型能力保持同等水平的同时,它给出的tokens价格显著降低。今年7月,OpenAI推出模型GPT-4omini,相比于GPT-3.5Turbo,该模型价格下降60%。大模型每百万tokens定价持续下调图源:OpenAI“通往智能的成本如此低廉。”奥特曼在X上感叹。而在国内市...
千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
因此,需要在模型预测和实验验证之间建立闭环,以更有效地训练和测试几何图神经网络。此外,与大型语言模型(LLM)的集成也是一个值得研究的方向。LLM已证明拥有丰富知识,通过将LLM代理集成到几何图神经网络(GNN)的管道中,可以增强GNN的能力。然而,这种集成面临处理3D结构信息和进行预测/生成的挑战。最后,对同态性的放松...
Hypergraphx: 一整套高阶网络分析算法和功能
在这里,我们介绍了一个开源的Python库——HypergraphX(HGX),它提供了一整套用于高阶网络分析的算法和功能。这些功能包括不同的数据转换方式,将数据从一种高阶表示形式转换为另一种高阶表示形式,局部和中观尺度的各种高阶组织度量,高阶数据的稀疏化统计过滤器,广泛的静态和动态生成模型,以及不同的具有高阶交互的...
万字解读新加坡金管局《全球Layer 1 - 金融网络的基础层》白皮书
GL1倡议将探索和考虑各种网络模型,包括在相关监管要求背景下公共许可基础设施的概念。例如,受监管的金融机构可以运营GL1的节点,GL1平台的参与者将接受了解你的客户(KYC)检查。后续部分将描述GL1在实践中如何运营。GL1倡议旨在促进开发一个共享层基础设施,用于托管通证化金融资产和沿金融价值链的金融应用。
类脑计算模型登Nature子刊:受大脑启发的人工树突网络,实现高能效AI
「我们通过模仿生物神经元形成功能性神经回路的方式,对突触输入进行空间稀疏映射,从而实现了这一目标,突出了这种形态对于有效的神经形态信息处理的重要性。」值得注意的是,该研究团队首次证明抑制和静默突触的空间位置也可以控制神经形态系统中神经元对信号的处理。这一见解可以指导设计其他重现静默突触的计算模型和架构。
彭代辉/王乾团队合作构建基于脑功能表示学习的抑郁症亚型分类模型
抑郁症是一种病因复杂的严重精神疾病,其临床表现上具有较强的异质性,即存在多种抑郁症亚型(www.e993.com)2024年10月23日。对抑郁症亚型的研究可能会加深对该疾病的认识,有助于诊断和治疗。我们提出了一个大脑功能的层次编码和融合框架。首先,预训练一个模型,从单个的大脑区域中提取特征,这对应着大脑功能网络中的节点。然后,构建不同的图(Graph...
深度学习解决计算量子化学基本问题,探索物质与光如何相互作用
为了超越这一点,我们在网络的每一层对所有信息流的信息进行平均,并将这些信息传递给下一层的每个信息流。这样,这些信息流就具有了正确的对称性质,从而创建一个反对称函数。这类似于图神经网络在每一层汇聚信息的方式。与斯莱特行列式不同,FermiNet是通用函数逼近器,至少在神经网络层足够宽时是这样的。这意味着,...
分析平台市场增长19%;AIGC产业规模将超百亿;大模型应用井喷,星环...
6.Databricks以1亿美元收购Arcion,增加了数据接入和数据复制能力Databricks宣布了过去四个月中的第二次重大收购,以1亿美元的价格收购Arcion,此举增加了新的数据接入和数据复制功能。此前4月Databricks于以13亿美元收购MosaicML,该交易使客户能够更轻松地开发自己的生成AI模型。
WAIC科学前沿会议大佬演讲干货!周伯文:大模型也有幻觉,全球AI创新...
一是确保AI的可信度。可信的AI涵盖了隐私保护、公平性和抗毒性等多个方面。张松教授特别提到了隐私问题,指出神经网络可能记住训练数据中的敏感信息,攻击者可以通过查询模型来提取这些信息。为了应对这一挑战,她的团队开发了一种名为“曝光削减”的方法来衡量模型的记忆程度,并提出了差分隐私模型作为潜在解决方案。
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
所有层的总参数量:每层的总参数量*num_hidden_layers最后可以得到非嵌入层参数:(50,331,648??+226,492,416+6144)*28=7,751,245,824????LMHead参数:这部分参数是模型参数最后一个组成部分,模型的最后一层是一个分类头,这层主要功能就是输出对所有tokenizer分类的概率,一般都是由一...