可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
稀疏性:面向分类任务的神经网络往往只建模少量的显著交互概念,而大部分交互概念都是数值效用都接近于0的噪声。样本间迁移性:交互在不同样本间是可迁移的,即神经网络在(同一类别的)不同样本上建模的显著交互概念往往有很大的重合。图4:神经网络的复杂的推理逻辑可以被基于少量交互的逻辑模型准确拟合。每个交互都...
“Kimi概念”降温,长文本“担不起”大模型的下一步
更长的上下文窗口可以帮助模型更好地确定代词所指代的实体,从而提高指代消解的准确性。也就是说模型不会忘掉或搞混你们前面提到的“那个男人”,“那份文档”。③改进机器翻译。扩展上下文有助于更好地保留原文的语义,尤其是在专业术语、歧义词等方面,提高翻译质量。④增强few-shot学习能力。通过在扩展上下文中...
大语言模型自进化技术综述:概念框架,进化方向,经验获取,经验更新...
LLM中自我演化的概念在各个研究社区引起了相当大的兴奋,预示着一个能够适应、学习和自主改进的模型新时代的到来,类似于人类对环境变化和挑战的进化。自我演化的LLM不仅能够超越当前静态、数据绑定模型的限制,而且标志着向更动态、稳健和智能系统的转变。本调查通过提供结构化的概念框架,加深了对自演化LLM新兴领域...
国产大模型如何实现商业化?智谱AI披露阶段性成果
需要注意的是,智谱AI最早在2020年开始投身于大模型研发——彼时国内外对于大模型的认知还非常稀缺,甚至概念也非常陌生,再加上大模型投入的巨大成本对于初创团队极具挑战,之后到2022年8月推出了对标GPT-3的GLM-130B,之后一直在追赶,其间迭代升级的速度不断提升。值得一提的是,在众多国产大模型企业中,智谱AI是...
OpenAI新模型研发遇挫,稀疏性是大模型降本的钥匙吗?
Arrakis是个什么样的模型?知情人士称,OpenAI希望Arrakis是一个与GPT-4性能相当,且运行效率更高的模型。Arrakis模型用到的关键方法是利用稀疏性。稀疏性是谷歌等其他人工智能开发商也公开讨论并使用的机器学习概念。谷歌高管JeffDean曾表示:「稀疏计算将成为未来的一个重要趋势。」...
为什么“压缩即智能”?算法信息论与大模型、生命、智能的联系
进一步弱化,即为次可加性(Subadditivity)(将弱分配律中z设为空字符,即得到次可加性)C(xy)≤C(x)+C(y)我们验证过,gzip一般很难满足强分配律的,很多情况下满足弱分配律但偶尔也不满足,次可加性一般都是可以满足的(严格意义上的“柯氏压缩机”需要满足强分配律)(www.e993.com)2024年9月21日。但是gzip作为一种逼近方法,也还算是一...
何恺明谢赛宁团队步步解构扩散模型,最后竟成经典去噪自编码器
但是,从概念上看,这些基于掩码的变体依然与移除加性噪声(如高斯噪声)大不相同:尽管掩码token会明确指定未知和已知内容,但在分离加性噪声的任务中并没有清晰的信息可用。然而,当今的用于生成任务的DDM主要是基于加性噪声,这意味着它们可能在学习表征时没有明确标记未知/已知内容。
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究_腾讯...
01大模型技术在教育领域应用不断深入,如九章大模型提供数学符号辅助输入工具栏,能够呈现解题过程。02然而,如何启发学生思考、对学生进行引导成为大模型应用于教育场景中的价值体现。03为此,大模型技术公司如好未来、松鼠AI等正努力提升大模型的逻辑推理能力,以提供更优质的教育服务。
PRO | 为什么基于 MoE 的大模型更值得关注?
1、概念:MoE(MixtureofExperts)是一种混合模型,由多个子模型(即专家)组成,每个子模型都是一个局部模型,专门处理输入空间的一个子集。MoE的核心思想是使用一个门控网络来决定每个数据应该被哪个模型去训练,从而减轻不同类型样本之间的干扰。2、主要构成:...
谷歌前CEO引爆科技圈的“大实话”演讲全文,13000字
那么,你问的是接下来会发生什么。我的观点每六个月会有所改变,这就像一个周期性的摆动。比如说,现在,那些前沿模型(只有三个,我待会会详细介绍)与其他所有人之间的差距,我感觉正在变大。六个月前,我坚信这个差距正在缩小。于是我在一些小公司投入了大量的资金。但现在,我对此已不再那么确定了。我现在正在和大...