AI训练数据之困:垃圾进,垃圾出
此外,互联网上的数据是有限的,为了满足对更多数据的需求,未来的人工智能模型可能需要在合成数据或人工智能生成的数据上进行训练。麻省理工学院媒体实验室的研究人员、研究如何训练LLM的ShayneLongpre(他没有参与这项研究)说:“基础模型依赖于数据规模才能获得更好的表现。他们希望在经过精心策划和控制的环境中使用...
70B大模型训练秘方 :数据集创建与评估
04为此,他们计划发布清洗过的公开数据集、私有数据集、一个用于识别问题质量的微调过的Llama370B模型,以及一个全新的与代码推理相关的问题数据集。05该团队发布的资源有助于研究者进行准确的模型评估,并清洗他们自己的数据集以实现这一目标。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考今年6月,大模型公司Imbue预训...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
多种训练模型的训练均方差和验证均方差模型训练结果与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过...
大模型真的在吞噬人类的一切数据吗?
合成数据基于现有数据进行扩充,这种能力对未来的训练数据规模至关重要。不过,用AI生成的数据进行训练也存在一些局限性,例如可能导致模型崩溃等问题。目前,大模型厂商主要从网络上抓取科学论文、新闻文章、维基百科等公开信息来训练模型。从长远来看,仅依靠新闻文章和社交媒体等内容可能无法维持人工智能的发展需求。这可能迫...
谷歌大模型研究陷重大争议:训练数据之外完全无法泛化?
最近,谷歌DeepMind的一项研究引起了广泛争议。该研究发现,Transformer这种大型模型在训练数据以外的内容上无法进行泛化。这一结论令人震惊,因为Transformer被认为是目前大型模型的基础架构,而且在上下文学习方面表现出强大的能力。但如果这个结论是正确的,那么这对于人工智能领域将是一件具有重大意义的事件。FrancoisChollet是...
ICLR 2024 | 鸡生蛋蛋生鸡?再论生成数据能否帮助模型训练
训练策略的设计(www.e993.com)2024年10月23日。他们发现,在使用生成数据进行训练时,如果维持原有的训练参数,则模型几乎没有提升。相反,如果随着数据集的扩充,而相应降低模型训练所使用的数据增广的强度,则可以获得显著提升。针对这两个核心观察,本文还从自监督理论出发,解释了他们内在的产生原因,并进而分析了数据量、数据质量与数据增广强度之间的...
当数据成为生产资料,论文总结如何用水印技术保护AI训练数据版权
第一篇文章具体聚焦在poison-only后门攻击,防御方尝试去识别和验证一个可疑模型是否是在(受保护的)被攻击的数据集上训练出来的:首先,防御方利用poison-only后门攻击进行数据集水印;然后,防御方进行数据集验证,通过假设检验检查可疑模型是否包含特定的隐藏后门。
如何用小样本、小数据解决大问题
1、数据增强技术利用数据增强技术对有限的数据进行扩充,例如通过旋转、翻转、裁剪等操作生成新的训练样本,从而增加数据多样性。2、迁移学习利用已有的大规模数据集上预训练好的模型,在小数据集上进行微调,以快速实现在小样本上的高性能。3、特征工程
关乎AI生死的诉讼!纽约时报要求OpenAI销毁其“盗用”的最重要训练...
在GPT-3训练权重最高的数据集——公共爬虫网站CommonCrawl中,nytimes这个域名是代表度最高的专有来源,仅次于维基百科和美国专利文件的数据库,总排名第三。CommonCrawl提供的2019年一个英文子集快照里,清晰显示《纽约时报》的内容占了1亿个tokens。《纽约时报》还放出了一个例子,证明ChatGPT在回答...
ChatGPT狂吐训练数据,还带个人信息:DeepMind发现大bug引争议
Pythia或LLaMA等较小模型输出其记忆的数据的时间少于1%。OpenAI的InstructGPT模型输出训练数据的时间也少于1%。而对ChatGPT进行同样的攻击时,看起来好像它基本不会输出记忆的内容,但事实并非如此。只要使用适当的prompt(这里的重复词攻击),其输出记忆内容的频率可提升150倍以上。