视频大模型无损提速:删除多余token,训练时间减少30%,帧率越高效果...

在推理阶段,也不需要额外的训练,就可以将RLT作为现成的tokenizer,达到很好的加速效果。具体来说,RLT能在几乎不牺牲精度的情况下(不超过0.5个百分点),将推理阶段的计算量和延迟降低30-60%。同样在Kinetics-400和SSv2上,对于ViT-B和ViT-L,RLT都能带来60%以上的推理加速。对于更大的ViT-H,在Kinetics-400上,R...

大模型“取长补短”新思路入选NeurIPS’24,显著优于现有路由方法...

RouterDC在训练时不需要任何经过LLM的梯度回传,并且在推理时只需要调用进行一次LLM,同时具有训练和推理的高效性。实验效果如何?主要结果RouterDC在分布内数据集的测试准确率结果如表1所示。可以发现:RouterDC显著好于最优的单个模型,平均具有3.98%性能提升。在单个任务的层面,RouterDC在三个任务上相比表现最优的...

小米汽车申请图像识别模型训练等专利,提升图像识别处理效果

通过确定图像识别模型中与样本图像的特征点匹配的目标识别层和目标识别点,对模型进行训练,可以提升模型分配识别层和识别点的准确率,从而提升图像识别模型在对图像进行处理时的处理效果。金融界提醒:本文内容、数据与工具不构成任何投资建议,仅供参考,不具备任何指导作用。股市有风险,投资需谨慎!投顾热议值得收藏!华...

...能够提高训练得到的多模态模型中的编码器处理下游任务的处理效果

可见,通过本方案,能够提高训练得到的多模态模型中的编码器处理下游任务的处理效果。

人工智能大模型训练师——让人工智能更“懂”人类

没有经过训练的大模型就像一张白纸,需要不断投喂优质数据才能成长,这便对训练师的专业知识储备提出了更高要求。“例如,与医疗相关的大模型,我们会让有医学背景的员工来训练数据。”赵杨说。除了专业知识,这项工作有时对训练师的性格也有要求。“训练师的审美、性格、思考方式等,都会对人工智能产生影响。例如一款大...

上海华瑞银行申请业务风险预测专利,能解决风险预测效果不好且跨...

专利摘要显示,本发明涉及风险控制技术领域,公开了一种业务风险预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品,用于解决现有技术无法在短期、中期及长期多种情况下风险预测的效果不好,且跨场景能力较弱的技术问题(www.e993.com)2024年11月23日。该方法包括:获取训练子集和测试集;对训练子集的损失函数赋予权重参数,构建初始预测模型并计算其在测试集上各权...

免训练大模型知识编辑,吸收新数据更高效|EMNLP'24

模型编辑旨在纠正大语言模型中过时或错误的知识,同时不需要昂贵的代价进行再训练。终身模型编辑是满足LLM持续编辑要求的最具挑战性的任务。之前的工作主要集中在单次或批量编辑上,由于灾难性的知识遗忘和模型性能的下降,这些方法在终身编辑场景中表现不佳。尽管基于检索的方法缓解了这些问题,但它们受到将检索到的知识集...

2%训练数据追平Google ScreenAI 国内首个UI大模型是如何炼成的?

例如,GPT-4在UI领域错误率超过70%,理解和生成用户界面表现不佳。作为AI时代设计工具,Motiff妙多需要构建一个“UI知识体系完整”和“UI技能丰富”的专业大模型。构建大模型的首要问题是数据。为克服UI领域高质量图片数据量较小、数据任务不够丰富的挑战,Motiff妙多通过增加知识密度和加入基于专家模型...

维沃移动通信申请光源估计模型相关专利,改善光源估计效果

第二图像序列是对第一图像序列进行亮度变换得到的；将一组训练数据中的第一图像序列输入光源估计模型得到第一光源估计结果，并将同一组训练数据中的第二图像序列输入所述光源估计模型得到第二光源估计结果；根据第一光源估计结果、第二光源估计结果、参考光源估计结果以及损失函数确定损失值；根据损失值对光源估计模型的...

AI日报:阿里开源文档模型DocOwl 1.5;Midjourney图像编辑器新功能...

????工具工作方式不同于静态分析,能追踪完整调用链。??Vulnhuntr已发现多个大型开源项目中的零日漏洞,即将在GitHub上发布。6、字节跳动回应“实习生破坏大模型训练”:未影响正式商业项目字节跳动近期针对实习生破坏大模型训练的传闻进行了官方回应,确认实习生恶意干扰研究项目模型训练,但未影响正式商业项目和...