天弘价值精选灵活配置混合型发起式证券投资基金招募说明书(更新)

????本基金为混合型基金,其预期风险与预期收益低于股票型基金,但是高于债券型基金与货币市场基金。??????????本基金可投资存托凭证,基金净值可能受到存托凭证的境外基础证券价格波动影响,存托凭证的境外基础证券的相关风险可能直接或间接成为本基金的风险。????基金管理人在此特别提示投资者:本...

华安添颐混合,华安添颐混合C: 华安添颐混合型发起式证券投资基金...

????本基金为混合型基金,其风险与预期收益高于债券型基金和货币市场基金、低于股票型基金,属于证券投资基金中的中高风险投资品种。????投资者应当认真阅读基金合同、招募说明书、基金产品资料概要等基金法律文件,了解基金的风险收益特征,并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投...

颜水成团队提出混合注意力头模型,基于通用型基础网络结构,计算...

这种“专家选择”的思路也与ChatGPT采用的混合专家模型(MoE,MixtureofExperts)相似,因此该课题组将这种大模型称为混合注意力头模型(MoH,Mixture-of-HeadAttention)。混合注意力头模型主要有三个优点:首先,每个样本都能自适应地选择合适的注意力头,从而在降低计算量的同时保持模型的性能。其次,在传统的多头...

浙商汇金量化精选混合: 浙商汇金量化精选灵活配置混合型证券投资...

????本基金为混合型基金,其预期风险与预期收益低于股票型基金,但是高于债券型基金与货币市场基金。????本基金采用量化模型构建投资组合,量化模型仅是选股模型,并不基于量化模型进行频繁交易。在实际运作过程中,本基金量化模型存在失效并导致基金亏损的风险。????本基金并非保本基金,基金管理人并不能保...

治理之智 | 合成数据在生成式人工智能时代的价值与风险

作为模型或者具身智能训练语料,合成数据生成的格式、质量标准,以及与真实数据的混合配比,都需要训练耗费大量的工程成本进行试错,是不同模型能力差别的重要原因。需要什么合成数据,能够合成什么数据,是对模型训练和应用的方法掌握和工程能力的综合体现,也是技术厂商间竞争的核心壁垒,必然是市场上的“非卖品”;作为行业语料...

信澳量化先锋混合型证券投资基金(LOF)(信澳量化先锋混合(LOF)A...

请投资者阅读《信澳量化先锋混合型证券投资基金(LOF)招募说明书》第十部分"基金的投资"了解详细情况(www.e993.com)2024年11月15日。投资目标利用定量投资模型,在严格控制风险的前提下,追求资产的长期增值,力争实现超越业绩比较基准的投资回报。本基金的投资范围为具有良好流动性的金融工具,包括国内依法发行...

混合专家更有主见了,能感知多模态分情况行事,Meta提出模态感知型...

通过为每个模态构建不同的专家分组,可让模型开发出专门的处理路径,同时维持跨模态的信息整合能力。图1b展示了这种模态感知型专家混合(MoMa)的关键组件。简单来说,先是对各个特定模态的专家进行分组,然后实现分层路由(分为模态感知型路由和模态内路由),最后选择专家。详细过程参见原论文。

能感知多模态分情况行事,Meta提出模态感知型专家混合

通过为每个模态构建不同的专家分组,可让模型开发出专门的处理路径,同时维持跨模态的信息整合能力。图1b展示了这种模态感知型专家混合(MoMa)的关键组件。简单来说,先是对各个特定模态的专家进行分组,然后实现分层路由(分为模态感知型路由和模态内路由),最后选择专家。详细过程参见原论文。

微软发布 Phi-3.5 系列 AI 模型:上下文窗口 128K,首次引入混合...

Phi-3.5-MoE是Phi系列中首个利用混合专家(MoE)技术的模型。该模型在16x3.8BMoE模型使用2个专家仅激活了66亿个参数,并使用512个H100在4.9T标记上进行了训练。微软研究团队从零开始设计该模型,以进一步提高其性能。在标准人工智能基准测试中,Phi-3.5-MoE的性能超过了Llama-3.18B、...

大模型周报|微软、清华团队提出“多头混合专家”MH-MoE;超越思维...

3.微软、清华团队提出多头混合专家MH-MoE稀疏混合专家(SMoE)模型可在不显著增加训练和推理成本的情况下扩展模型容量,但存在以下两个问题:专家激活率低,只有一小部分专家被激活用于优化;缺乏对单个token中多个语义概念的细粒度分析能力。来自微软、清华大学的研究团队提出了多头混合专家(MH-MoE),它采用多头机制将...