GitHub 8k Star,一作实习生,字节这个大模型成果被苹果选中了
其中AbsRel数值越低效果越好,δ1数值越高效果越好。此外,该模型面向6个公共数据集和随机拍摄的照片,在零样本能力评估方面也表现出了很强的泛化能力。三、优化细节与模型规模Scaling-up完成V1版本训练后,团队对模型进行进一步优化并提升鲁棒性,还比照了其它类型模型的效果。具体来说,基于稳定扩散的M...
大模型在传统NLP任务的使用姿势探讨
当然,能处理和处理好是两种概念,对于大模型来说,肯定是标签范围越小越容易解决问题,因此也可以通过先将事件标签进行分级分组,然后逐级进行大模型的分析。两种方式均可。2.3.1引入Few-shotsample为了能够充分利用已有的标注数据集和大模型的能力,在上述prompt中,还可以引入示例样本(一般论文里面都叫demonstrations),...
MySQL版本越高,性能越差,这你受得了吗?
1.使用默认值的MySQL5.7,在两种情况(大小数据集)下的表现都更好2.MySQL8.0.36因为默认配置参数不佳,使其在第一种(小数据集)的情况表现拉垮。但只要进行一些优化调整,就能让它的性能表现超过8.4,并更接近5.7。TPC-C测试如上所述,TPC-C测试应为写入密集型,会使用事务,执行带有JOIN,GROUP,以...
深度|大模型真的在吞噬人类的一切数据吗?
挖掘企业内部数据重要性的另外一个例证是摩根大通拥有150PB的专有数据集,而GPT-4仅在不到1PB的数据上训练。不过两者的数据在质量、类型和用途上存在显著差异。大模型面临的挑战主要在于获取高质量、多样化且合法可用的训练数据,而非简单的数据量不足。对于“数据荒”,数据服务商景联文科技创始人刘云涛也表达了类似观...
数量即力量!腾讯揭秘:Agent数量越多,大语言模型效果越好
先验概率:正确答案的先验概率越高,性能提升越大。这意味着在正确答案更有可能的情况下,增加agent数量更有可能带来显著的性能提升。节点:步骤,虚线:可能的替代步骤。节点的深度:步骤的数量,颜色的强度:固有难度的水平。图示帮助读者理解任务的复杂性是如何通过这些维度来衡量的。
Scaling Laws 又失灵了?谷歌新研究:扩散模型不是越大越好
关于Scalinglaws(中文译文:缩放定律),来自OpenAI2020年的论文《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》,简单说就是:模型的效果和规模大小、数据集大小、计算量大小强相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)弱相关(www.e993.com)2024年7月12日。论文链接:httpsarxiv/pdf/2001.08361.pdf...
OpenAI坚信“力大砖飞”,谷歌却说模型不是越大越好
而DeepMind认为[2],每增加10倍的计算量,应该让数据集大小增加为约3.16倍,模型参数量也增加为约3.16倍。换句话说,数据集大小和模型参数量一样重要。先前,关于LLM的缩放定律已经被充分研究,而谷歌的最新研究则关注图像生成模型:潜在扩散模型(LatentDiffusionModels,LDMs),从DALL·E到最近大火的Sora,我们都能看到...
...扩散模型预测材料“炼金”过程,体系越复杂加速度越大丨MIT&...
反映到现有数据集上,原本需要计算几小时甚至一天的化学反应,现在用OA-ReactDiff,只需要6秒钟就可以搞定。进一步地,体系越大的化学反应,用扩散模型做预测的提速效果还会越好。不过,这项研究究竟能被用在哪些地方呢?我们也问了问两位作者关于这项研究潜在的应用、以及对于“用AI搞科学研究”这件事本身的看法。
曾真|论大模型预训练数据的信息披露
若为肯定,那么模型训练(自监督学习)在效果上无异于人类学习;若为否定,模型训练可能只是对训练文本较为复杂的拆解与组合,那么训练过程就可能存在知识产权侵权。研究显示,训练数据在大模型中会被显著压缩。例如,开源大模型RedPajama的训练数据原始大小为5TB,但模型大小仅有14GB,相比训练数据缩小了约500倍。这表示,数据...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
新智元导读神经网络拟合数据的能力受哪些因素影响?CNN一定比Transformer差吗?ReLU和SGD还有哪些神奇的作用?近日,LeCun参与的一项工作向我们展示了神经网络在实践中的灵活性。人工智能在今天百花齐放,大模型靠规模称王,小模型则凭数据取胜。当然我们也希望,可以付出更少的资源,并达到相同的效果。