人工智能大模型的数据治理
在分析大模型数据治理的内涵特征、必要性、特殊性及重点内容等基础上,针对大模型的规划设计、预训练、评估、部署推理、运维监控、退役(迭代)等全生命周期关键阶段,分阶段确定数据治理的框架、对象、重点任务和技术策略,以期为大模型的数据治理提供全景式的逻辑框架和全流程的技术参考。0引言人工智能大模型从开发到...
彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
在GPT-3模型的帮助下,可以通过前文提到的文本任务定义(提示)来运行各种标注、文本生成、文本补全、摘要、翻译和一般对话任务,但这只能通过应用程序编程接口(APIs)来完成,因此,世界上大多数人根本没有注意到这一点(或并未关注到OpenAI工作室之外具有类似功能的任何其他模型)。2022年11月28日,OpenAI推出GPT-3.5版,进...
对话跃然创新:把大模型做到毛绒玩具上,一个AI界的泡泡玛特就出来了?
这两层模型是底层的通用大模型+垂直小模型的结构。通用大模型我们国内主流的几家都在合作,MiniMax、豆包、智谱都有,现在主要用的MiniMax。此外,因为我们在海外也发售,国外接了GPT等几家大模型,然后垂直小模型是我们自己基于Llama2的开源模型fine-tune的。在实际交互过程中,我们会用自己的小模型来识别用户意图,会...
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究
生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广泛的自然语言处理任务中表现出色。大模型的训练涉及大量计算资源和数据,通常由大型科技公司和研究机构开发和维护。...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
GPT-4从第三人称视角模拟普通人类情感认知神经网络与大脑活动对齐:度量方法的选择显著影响研究结论GPT-4V在社交感知上媲美人类mosGraphGen:助力多组学数据的图形AI模型开发█大脑健康发现驱动阿尔茨海默病的细胞群体抑制IDO1酶可恢复阿尔茨海默病中的脑葡萄糖代谢和记忆功能...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
1常见二层Layer2要完成的使命为了理解比特币二层建设需要解决哪些基本问题(www.e993.com)2024年9月10日。我们先从了解区块链系统的基础特性开始。1.1区块链的基础特性和基础需求本文使用Vitalik提出的一个概念:区块链是一台“世界计算机”。我们从这个角度来理解区块链的多种特性会更清晰。在后面章节,我们还会依据计算机中的冯诺依曼结构来...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
实验中让模型预测以前缀1、2、3、4、5、6、7、8、9、10开头的后续序列,并固定特征A/1/3450为最大值。实验结果显示,模型会生成由阿拉伯文字组成的后续序列,而不加干涉时则会生成数字序列。因此,研究者确信这些特征与网络中MLP的功能真正相关,而不仅仅是基础数据的一个特性。
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
深度学习领域知名研究者、LightningAI的首席人工智能教育者SebastianRaschka对AI大模型有着深刻的洞察,也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇5月中发布的博客中,他盘点分析了4月份发布的四个主要新模型:Mixtral、MetaAI的Llama3、微软的Phi-3和苹果的OpenELM。他还通过一篇论文探讨了DP...
人工智能模型的分布式训练技术
2.1分布式训练的前提:神经网络模型的分割与并行化训练神经网络训练有前后依赖、相互耦合的特性,导致其并行化存在天然困难。以一个最基本的三层神经网络结构为例,其训练流程通常包含前向推理和反向传播两个步骤:在前向推理过程中,数据由输入层输入,在层间逐级计算传递,并在最后由输出层输出结果。随后,我们计算推理得...
【光电通信】这36张图,帮你一次性搞定网络基础,收藏!
01计算机网络的分类按照网络的作用范围:广域网(WAN)、城域网(MAN)、局域网(LAN);按照网络使用者:公用网络、专用网络。02计算机网络的层次结构TCP/IP四层模型与OSI体系结构对比:03层次结构设计的基本原则各层之间是相互独立的;每一层需要有足够的灵活性;...