深圳数据交易所首发500个垂直行业数据集 给人工智能提供训练数据
当天,深数所与开放算料联盟联合发布了由37家不同的数据商提供的、首批500个人工智能大模型高质量训练数据集,涵盖12个“数据要素×”领域、3家境外数据商、7类数据模态(文本、图像、音频、视频、多模态、3D、GIS等)。本批数据集首次汇聚了来自中国气象局、中国知网、中译语通、万邦同和、微梦数据(新浪微博)、前海...
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
这里,分布外数据的意思是LLM之前训练所用的指令数据(使用监督式微调)不同于DPO所用的偏好数据。举个例子,一个LLM首先在常用的Alpaca数据集上训练完成,之后再在另一个带有偏好标签的数据集上通过DPO进行微调。(为了提升在分布外数据上的DPO表现,一种方法是在DPO微调之前,添加一轮在偏好数据集...
科学家基于深度学习训练多样性数据集,实现多模光纤的非正交复用
结合多模光纤多重散射的物理特征,将在多模光纤输入端具有微小差异的信号,转化成输出端神经网络可识别的散斑。然后,再通过自然图像数据集及其对应输出散斑组成的数据训练网络,训练好的网络仅通过单发输出散斑,即可恢复多路非正交复用输入信号,进而实现了非正交输入信号的复用传输。图丨秦玉文教授领导的课题组(来源:广东...
DenseMamba:大模型的DenseNet时刻,Mamba和RetNet精度显著提升
此外,DenseRetNet也可以在并行模式下实现,也就是说,可以在GPU或NPU上并行训练。DenseRetNet的并行模式公式如下:实验文章进行了全面的实验,以验证所提出的DenseSSM的有效性。这些实验在不同的架构上进行,包括RetNet和Mamba。预训练数据在实验中,选择了ThePile数据集的一个子集,并从头开始...
领域模型生产指南|灵活性_新浪新闻
建立通用知识库,灵活地去调整比例,实现通用和领域数据的自动融合,最后得出来一个能够支持后续训练的数据集。03模型训练方法的选择常用的训练方法包括Finetune、P-tuning、Lora、Q-Lora等,接下来介绍如何选择微调方法。1.不同训练方法的比较训练方法可以分为全参微调和高效微调两类:...
CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了
将预训练好的SAM适应到下游任务主要面临三个挑战:首先,传统的无监督域自适应范式需要源数据集和目标数据集,由于隐私和计算成本较为不可行(www.e993.com)2024年9月9日。其次,对于域适应,更新所有权重通常性能更好,同时也受到了昂贵的内存成本的限制。最后,SAM可以针对不同种类、不同颗粒度的提示Prompt,展现出多样化的分割能力,因此当...
2024Q1人工智能“里程碑”盘点:Sora和Kimi做对了什么?
2024年人工智能产业对于训练数据集的需求持续多模态化,开源证券表示,长文本训练或拉动知识、文学类语料需求,多模态训练或拉动图片、视频类语料需求。AI领域版权纠纷不断,海外近期多起由于未经出版社同意使用版权方内容训练大模型判罚落地,验证数据要素价值。三月末,国内《生成式人工智能服务安全基本要求》落地,方正证券表示...
对于垂直大模型,什么样的数据算是“好数据”?
数据的多样性还包括了对不同人群和地域特征的覆盖,这种代表性确保模型能够在不同的环境和条件下都保持高效和准确。例如,在开发一个语音识别系统时,训练数据集需要包含不同年龄、性别、口音的语音样本,以提高系统的普适性和识别准确率。数据的可用性和可访问性...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用其中一份作为测试集,其余...
大规模数据集上的迁移学习方法探索
二、大规模数据集上的迁移学习方法2.1预训练模型迁移:预训练模型是指在大规模数据集上预先训练好的模型,如BERT、GPT等。通过将这些模型迁移到新任务中,可以帮助加速收敛和提高性能。例如,将预训练的语言模型应用于文本分类任务,可以获得更好的分类效果。