科学家揭示深度神经网络的线性性质,助力催生更优的模型融合算法

即SpawningMethod和微调都是从一个已经经过一段时间训练的模型出发开展进一步的训练。只不过,SpawningMethod中的模型在相同数据集上继续训练,而微调中的模型可以在不同数据集上训练。在近期一项工作中,他们发现在预训练-微调的范式下,不同的微调模型之间也满足LayerwiseLinearFeatureConnectivity的性质,课...

为什么“压缩即智能”?算法信息论与大模型、生命、智能的联系

算法信息论与大模型、生命、智能的联系原创刘宇集智俱乐部导语智能体在理解和处理信息时,本质上是在寻找最有效的压缩方式。这个观点与算法信息论密切相关。最近关于大语言模型的研究表明,语言建模和压缩可能是等价的。可以用大模型做无损压缩,反过来,也可以用压缩机做生成——即“压缩即智能”。在集智俱乐部,北京...

从940条算法备案清单看中国AI大模型发展

算法大模型是指那些规模庞大、功能复杂,能够处理海量数据并学习复杂模式的算法系统。这些模型拥有自我学习和自我进化的能力,甚至在某些领域展现出超越人类智能的潜力。近年来,随着计算能力的提升和大数据的爆发式增长,算法大模型的应用领域不断拓展,引发了社会各界的广泛关注。我们分析了自2023年6月至2024年4月(最新)5...

比MoE更有潜力?进化算法融合模型的新路径是否值得一试?

1、ModelMerging(模型合并)是指将多个在特定任务上经过有监督微调(SFT)的模型在参数层面进行整合,从而形成一个统一的融合模型。通俗来说,即将多个LLM策略性地结合成一个单一架构。因为不需要额外的训练,成为开发新模型的一种极具成本效益的方法。2、ModelMerging可以使融合后的模型具备处理多种任务的能力,...

扩散模型攻克算法难题,AGI不远了!谷歌大脑找到迷宫最短路径

英伟达高级科学家JimFan表示,这是一个有趣的实验,扩散模型可以「渲染」算法。它可以仅从像素实现迷宫遍历,甚至使用了比Transforme弱得多的U-Net。我一直认为扩散模型是渲染器,而Transformer是推理引擎。看起来,渲染器本身也可以编码非常复杂的顺序算法。

对于垂直大模型,什么样的数据算是“好数据”?

在当今的数字化浪潮中,数据不仅塑造了我们的现实世界,还成为了推动创新和技术进步的基石(www.e993.com)2024年11月27日。特别是在行业大模型的研发与应用领域,数据的重要性更是不言而喻。尤其是对于各类行业大模型而言,无论是直接调用商用大模型,还是基于开源大模型来定制,其底层大模型的能力都差不多,在算法模型层面并不能拉开多大的差距。那一...

清华团队提出V3D:视频扩散模型是有效的3D生成器|大模型论文

来自Epoch、麻省理工和东北大学(NortheasternUniversity)的研究团队探索了自深度学习出现以来预训练语言模型算法的改进速度。利用Wikitext和PennTreebank上的200多个语言模型评估数据集(时间跨度为2012-2023年),研究团队发现,达到设定的性能阈值所需的计算量大约每8个月减少一半,95%置信区间约为5到...

帮“亿万富翁”找回儿子,被网友高度赞扬的算法到底是什么?

据华中科技大学公众号介绍,团队的修复技术具体可分为三个部分:第一部分,全局修复技术,即利用算法模型进行全局性修复,目的是把人脸缺失的大块部分补齐。第二个部分较第一个更加精细,叫人脸增强技术,主要运用智能生成技术将人脸的细节修复清楚。第三部分是高超分辨率重建技术,利用这一技术,照片的像素更大、辨识度更高,...

走进大模型独角兽公司「MiniMax」|春季招聘报道

职场Bonus获悉，被称为AI五小龙之一的通用人工智能科技公司「MiniMax」正在开放大量岗位进行长期招聘。招聘岗位分为校招、社招以及实习生，类别涉及多部门多工种，如搜索算法工程师、国际化产品经理、爬虫Leader、客户端研发工程师、大模型算法工程师等、训练框架研发工程师等，此外还招聘大量实习生。2021年，ChatGPT尚未...

算法如何应用,思路都在这

算法模型解决业务问题整体上可以分为如下几步,接下来我将分别讲一下每一步具体做点什么。01问题定义不能为了上模型而使用模型。所以首先,我们需要明确我们要解决的问题是什么?问题可以是具体的用户需求,比如:用户希望看到自己感兴趣的商品排到前面;也可以是目前业务面临的问题,比如:目前平台GMV渗透率高的品类...