硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探丨华映资本全球化观察

1.AI1.0深度学习(2012年AlexNet引发)：深度学习算法将海量数据进行训练后输出模型，来替代计算机科学几十年来积累的算法和规则，从而第一次实现产业化。深度学习的大规模应用是“产业化AI”的本质，也是“数据定义生产力”的开始。2.AI2.0大语言模型(2022年GPT3.5引发)：深度学习网络结合多头自注意力...

硅谷投资人对话Scale AI创始人:大模型竞争进入第三阶段

AlexandrWang还认为，模型推理价格在两年内下降了两个数量级，是一件非常令人震惊的事情，这可能表明单纯租赁模型业务可能不会是一个非常优质的长期业务。PS:如果不了解ScaleAI，可以先看背景材料，如果了解，请直接略过看下面的访谈内容，enjoy：ScaleAI及其创始人背景材料ScaleAI是一家成立于2016年的人工智能...

专访|向量数据库Zilliz创始人星爵:非共识到共识的创业之路

而非结构化数据则恰恰相反，它的结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，很难用数据库二维逻辑表来表示的数据，常见的包括语音、视频、图片、文本等。大家通常认为，这类非结构化数据比结构化数据量大很多，占到所有数据总量的80%，但却很难被处理或分析。相较于市场上已经发展了二三十年的结构化数据处理工具...

大模型背景下,从数据资产化到数据智能应用要分几步?

过去我们的信息化工作可能更侧重于在特定垂直领域内的数据挖掘和深度学习,这些可以被视为在特定领域内深入挖掘的“数据井”。现在我们发现除了这种垂直的深入之外,还需要利用大模型的通用能力和庞大的知识库,来进行更广泛的业务和客户需求分析。InfoQ:从去年开始,数据资产入表、“数据要素×”行动计划等一系列政策文件...

ChatGPT 负责人:GPT-4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期...

pre-training阶段后的基础模型能够扮演各种角色,生成多种不同类型的内容。进入到post-training阶段之后,我们通常就会针对一个更具体的应用场景进行优化,比如让模型做聊天助手。在这个场景下,模型的目标不再是简单地模仿一个人,而是要能够回答用户的问题或执行用户的指令,提供帮助。我们优化的目标也变成了生成用户会...

英伟达最新技术分享:手把手教你用Llama 3.1合成数据改进模型!附代码

尤其是405B开源巨兽Llama3.1最近正式上线,既可用于批处理和在线推理,也可以作为基座模型,进行特定领域的专门预训练或微调(www.e993.com)2024年11月10日。尤其是考虑到Llama3.1有如此大的参数规模,加上丰富的15.6Ttoken训练数据,非常适合用于数据生成。这篇博客文章将介绍几个合成数据的生成与应用案例,并就其中一个进行深入探讨。

大模型在数据领域的十大价值应用

智能数据建模:★★☆☆☆(2星)数据合规性检查:★★★☆☆(3星)异常检测和数据质量监控:★☆☆☆(1星)下面,我会对每个应用进行详细介绍,包括推荐的理由,详细的案例,希望带给你新的启示。01数据清洗和标准化理由:数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务,LLM能够理解多种数据格式和上下文,可以高效...

每周编辑精选|大模型有自己的 MBTI 数据集、成都理工大学搭建 SCD...

CATSLU是一个中文语音+NLU文本理解的对话数据集。该数据集来自第一届中文音文本口语理解挑战赛,包括测试数据集和结果、训练和验证数据集、基线和手册。直接使用:httpshyper.ai/datasets/297644.MachineMindsetMBTI机器思维数据集该数据集是研究团队为了训练出具有不同MBTI性别类型的大型语言模型提...

永洪科技vividime V10.2版本重磅发布!包含智能问答/数据模型/指标...

多维分析:智能洞察支持多种聚合类型,包括总和、计数、平均等,用户可根据需要灵活选择,进行多维度、深层次的数据分析。功能亮点数据概况:一键呈现数据维度信息、度量信息、预期范围、平均值及累计值,让用户轻松掌握数据全貌。记录数分析:智能洞察能够分析数据点在数据中的记录条数,并与其他数据点进行比较,帮助用户发现...

100 个网络基础知识_澎湃号·政务_澎湃新闻-The Paper

链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。2)OSI参考模型的层次是什么?有7个OSI层:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层。3)什么是骨干网?骨干网络是集中的基础设施,旨在将不同的路由和数据分发到各种网络。它还处理带宽管理和各种...