CNCC 2024 演讲实录:基于大小模型协同的低资源标注技术

FreeAL框架旨在实现无人工主动学习,其核心原理是充分发挥大模型(LLM)和小模型(SLM)各自的优势。大模型具有丰富知识储备,虽难以独立激活任务相关能力,但可通过生成样例进行初始标注,利用其强大的生成能力构造上下文学习样例,从而提高初始标注准确率。随后,小模型进行鲁棒蒸馏,挑选出弱监督训练中损失较小的样本,通过半监...

CCF - 网易雷火基金项目成果:基于大小模型协同的低资源标注技术

FreeAL框架旨在实现无人工主动学习,其核心原理是充分发挥大模型(LLM)和小模型(SLM)各自的优势。大模型具有丰富知识储备,虽难以独立激活任务相关能力,但可通过生成样例进行初始标注,利用其强大的生成能力构造上下文学习样例,从而提高初始标注准确率。随后,小模型进行鲁棒蒸馏,挑选出弱监督训练中损失较小的样本,通过半监督...

...机制SeerAttention;清华、智谱团队提出“预训练蒸馏”|大模型...

例如,“给定输入P,你的输出会倾向于短期还是长期选择?”如果一个模型M1可以进行自省,那么它在预测M1行为方面的表现就应该优于另一个模型M2,即使M2是根据M1的地面实况行为训练出来的。其原理是,M1有特权了解自己的行为倾向,这使它能比M2更好地预测自己的行为(即使M2总体上更强)。在使用...

清华、腾讯团队提出预训练语言模型知识蒸馏框架 MiniPLM|大模型...

知识蒸馏(KD)被广泛用于使用教师大语言模型训练高性能的学生小语言模型(LM)。在预训练过程中,知识蒸馏虽然能有效地进行微调,但在效率、灵活性和有效性方面却面临挑战。现有的方法要么会因在线教师推理而产生高昂的计算成本,要么需要在教师和学生的LM之间进行tokenization匹配,要么可能会失去教师生成的训练数据的难度...

真·打字P图!字节新模型SeedEdit,一句话爆改世界名画,免费体验

它是国内首个产品化的通用图像编辑模型,无需描边涂抹,仅使用简单的自然语言,就能换背景、转风格,或者在指定区域进行元素的增删和替换。比如,输入Prompt「把老婆饼换成驴打滚」,SeedEdit立马锁定修改目标,完成美食替换:(Prompt:把老婆饼换成驴打滚)

端侧大模型浪潮奔涌而至:态势、影响与建议

一是模型剪枝，即通过去除不重要的参数来降低模型复杂度，其基本原理是评估各个参数对模型性能的影响，并去除对最终结果影响较小的参数，从而实现模型的稀疏化(www.e993.com)2024年11月19日。例如，NVIDIA的APEX库提供了剪枝工具，可帮助开发者快速识别并删除低权重参数，使得许多在手机上运行的大模型得以显著压缩。二是知识蒸馏，是一种将大型复杂...

一篇文章系统看懂大模型

模型蒸馏:模型蒸馏是一种通过将大模型(称为教师模型)的知识传递给一个小模型(称为学生模型)的技术。学生模型通过学习教师模型输出的知识来提高其性能,保持与大模型相近的精度。模型剪枝:模型剪枝表示去除大模型不需要的参数,把整体的参数规模降低下来,从而降低模型的计算量和成本消耗;...

...开发者大会发布五大创新功能 实时语音、视觉微调、模型蒸馏…

工作原理:简化流程:传统上,开发者需要使用多个模型(如自动语音识别、文本推理、文本转语音)来创建语音助手体验,这样会导致延迟和情感表达的损失。单一API调用:通过实时API,开发者可以通过一次API调用处理整个过程,尽管仍然比人类对话慢。WebSocket连接:实时API创建持久的WebSocket连接,允许开发者与GPT-4o实时交换消息。

华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现

这些小模型,除了通过RAG或者微调生成的模型、也包括大模型蒸馏后的小模型,即用大模型生产数据去训练出的模型,以及对大模型裁剪、压缩、剪枝后的模型。他们都有一个共同点:起点和核心价值仍在大模型上。除了上述这些之外,产业实践中也还存在以下类型的小模型:...

大模型时代(2):大模型的基本原理详解

一、大模型的基本原理与架构1.1Transformer模型自注意力机制:Transformer模型的核心在于自注意力机制(Self-AttentionMechanism)。这一机制允许模型在处理序列数据时关注整个序列的不同部分,从而捕捉长距离依赖关系。相比传统的RNN和LSTM模型,Transformer在处理长序列数据时表现出更高的效率和更好的性能。