DeepMind新方法:训练时间减少13倍,算力降低90%
最后,研究发现JEST++最终可以通过消除对预训练数据集的任何筛选需求来简化数据管理流程。通过使用预训练参考模型,在未经筛选(原始)的网络规模数据上进行训练,性能几乎没有下降。来自DeepMind上述研究由来自DeepMind的4位成员共同完成。TalfanEvans,至今在DeepMind工作3年多,是机器学习团队的一名研究科学家,近期研究方...
数据要素×文化旅游怎么做,8个典型案例详解!
(七)神州数码金税四期数据安全整体解决方案(八)CERNET运行大数据资源系统(九)3D数据资产流通服务平台(十)AI+知识产权大数据创新平台七、“数据要素×”文化旅游(一)基于大模型和数字人技术的AI导游(二)实景三维:北京中轴线(三)文旅大模型训练数据集开发及垂类大模型应用(四)数字隆福寺商贸流通行业大数...
用600 万人的数据集训练出预测人类死亡时间的大模型
根据NewScientist的报道,丹麦科技大学研究团队近日发布了一款新的大模型产品,可以预测人类的死亡几率。该团队领导人SuneLehmannJ??rgensen表示,该模型名为Life2vec,由一个独特的丰富数据集进行训练,而数据集涵盖了从2008年到2020年600万人的教育、看病和就医情况、诊断结果、收入和职业。研究团队表示...
...时间变迁?达摩院联合NUS提出时间推理数据集以及时间强化的训练...
而经过TempReason训练后基于T5-Base底座的模型在所有设定下都要显著优于大模型的zero-shot能力,说明了我们的数据可以作为一个高质量的指令训练的数据集来提高LLM对于时间的推理能力,并且我们的TempT5模型相对于T5-SFT也有明显的提升。表4消融实验在消融实验对比中,我们的模型TempT5要显著好于...
大模型在传统NLP任务的使用姿势探讨
本次的验证为了简化问题,不会采用上述的任务形式,而是采用最基本的全类别分类数据集的处理方式,从而验证模型在这种类型的数据集上的整体效果,以及在一些小样本类别上的效果。由于目前只有训练集有标注标签,因此只能针对标注数据集进行分析。具体做法是根据标注数据分布划分了训练集,测试集(5000+),其中测试集只用于评测...
精确指出特定事件发生时间,字节&复旦大学多模态大模型解读视频太...
随后,特定任务的系统提示和随机选择的示例被输入到GPT-3.5中,以生成单轮或多轮对话(www.e993.com)2024年7月12日。最后,进行数据过滤以确保数据集质量。下面是经过三阶段训练产生的最终数据样本示例:下面是LEGO模型的架构:每个模态的输入通过独立的编码器进行处理,提取特征,然后使用适配器将这些特征映射到LLM的嵌入空间。
2024WAIC:腾讯宣布开源全球最大甲骨文多模态数据集
腾讯云向量数据库TencentCloudVectorDB每日支撑超过3700亿次向量检索请求,可支持千亿级向量规模存储,百万级QPS及毫秒级查询延迟,适用于大模型的训练推理、RAG场景、AI应用以及搜索推荐服务,实现企业数据接入AI的效率比传统方案提升10倍。TI平台提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发...
...就是「世界模型」?吴恩达观点再被证实,LLM竟能理解空间和时间
在研究人员的第一个实验中,研究人员为每个空间和时间数据集的Llama2-{7B,13B,70B}的每一层训练了探针。研究人员的主要结果下图所示,显示了跨数据集相当一致的模式。特别是,空间和时间特征都可以通过线性探针恢复。随着模型规模的增加,这些表示会变得更加准确,并且在达到稳定状态之前,模型前半层的表示质量会...
摩尔线程张建中:万卡集群已成大模型预训练的最低标配
而训练时间变得非常重要,不管多大的模型,大模型公司希望在两周之内、最迟在一个月内把大模型训练出来。张建中举例称,假设要训练一个5000亿参数的模型,它有15TB的数据,如果只有1000P的算力,那3年都训练不完,结果就是退出大模型竞赛。如果把训练时间压缩到一两周或最迟一个月,那么10000P是最低保障。“所以,万卡...
大模型最强架构 TTT 问世!斯坦福 UCSD 等 5 年磨一剑, 一夜推翻...
研究人员首先观察到,自监督学习可以将大量训练集压缩为LLM等模型的权重,该模型通常表现出对其训练数据之间语义联系的深刻理解,而这,恰恰是他们所需要的。TTT层受此启发,研究人员设计了一类新的序列建模层,其中隐藏状态是模型,更新规则是自监督学习的一个步骤。