不让视觉语言模型「盲猜」,性能竟直接提升一倍?

为了解决这一问题,NaturalBench设计了配对任务,将两幅图片与两个相反答案的问题匹配,以避免模型可以凭「盲猜」侥幸答对。NaturalBench数据集收集过程NaturalBench通过一个简单的流程从Flickr30K等图文数据集中构建,具体步骤如下:1.找出CLIP无法正确匹配的图文对。2.使用ChatGPT为每个图文对生成相反答案...

NeurIPS 2024 | 真实世界复杂任务,全新基准GTA助力大模型工具调用...

这使得任务更加接近实际应用场景,进一步提升了评估的真实性和复杂性。数据集构建数据集构建流程包含两个步骤:1.问题构建。专家设计问题样例和标注文档,标注人员按照标注文档中的指示,进行头脑风暴,基于问题样例设计更多的问题,最终得到问题集。2.答案构建。标注人员手动调用部署好的工具,确保每个问题都可以用提供...

美国高质量数据集开发对我国数据标注产业发展的启示

比如,Kili科技公司研发了从数据上载到数据标注再到数据集交付的完整QA工作流,通过一致性检查、审查与反馈以及质量控制指标等工具,增强质量管理;允许在标注界面直接使用自定义QA脚本进行错误的自动化识别,也可以使用预构建的模型自动发现并修复数据集的问题,保证95%准确率的高质量数据集的交付。另外,标注公司研究高质量...

RAPTOR:多模型融合+层次结构 = 检索性能提升20%,结果还更稳健

由于其简单性和依赖排名共识而不是复杂的模型交互,RRF较少出现过拟合特定场景或数据集的问题。这个特性符合奥卡姆剃刀原则,当两种方法产生相似结果时,倾向于选择更简单的解决方案。RAPTOR:用于树形组织检索的递归抽象处理RAPTOR是一个新的框架,旨在提高检索增强语言模型的能力。它在信息检索和摘要中使用递归方法。这样就...

Transformer能否推理引争议,DeepMind连夜更新论文开源数据集...

推特上关于这篇论文的争论愈演愈烈。DeepMind也于10月21日在arxiv上更新了论文,并推出了名为ChessBench的大规模数据集。ChessBench数据集包含了1000万个国际象棋局面及其走法与价值注释,共计超过150亿个数据点,这些数据全部由最先进的国际象棋引擎Stockfish16提供。

万集科技加入“车路云一体化”战略生态伙伴,以数据服务赋能运营建设

这些数据集一方面能够服务于自动驾驶规划与控制算法的迭代,提高自动驾驶的安全和效率,另一方面能够回灌万集自研的虚实融合仿真测试平台,实现各种场景下的自动驾驶仿真测试(www.e993.com)2024年11月17日。虚实仿真测试测试平台当前,智能网联汽车“车路云一体化”发展路径已经成为行业共识,成为推动智能交通和智能网联汽车发展的新质生产力。万集科技将以...

把AI 数据资产化并玩起了 Pump:老牌支付项目 Pundi X 进军 DeAI...

此外,PundiAI还尝试接入包括HuggingFace等在内的人工智能开源平台并展开长期合作,进一步丰富PundiAIData数据来源。令人眼前一亮的是,在打通HuggingFace等平台数据后,PundiAI会针对不同的数据集贡献者生成专属的数据集版权NFT,并在未来开放认领。

数据资源、数据产品、数据资产三者有何异同?

数据成为生产要素已是社会共识,但不是所有数据都有资产价值。数据资源当中被重复使用的那部分才会资产化,具有流通中的定价,有些数据资产被专业开发变成数据产品,具有商品价值。从数据原始资源到数据产品,再到数据资产,是数据要素价值释放的路径。今天和大家详细聊聊数据原始资源、数据产品、数据资产三者的异同。

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

数据、数据关系与数字时代的创新范式江小涓宫建霞李秋甫摘要:科技创新在不同时代呈现不同特点。从数据生成、传递和获取,数据交互能力,数据共享能力以及数据数量、深度和广度等维度,观察分析数字时代的科技与产业创新,能够为回顾创新范式演进历程提供新的视角。在数据和数据关系驱动的创新范式中,数据洞察能力和理论逻...

...幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出“网络共识”

大模型主要依赖于训练集中的语言数据,所以符合众包的模式,其共识观点通常是事实上正确的,但在处理有争议或不常见的主题时准确性较低。也就是说,大模型可以准确地传播常识,而对于训练数据中没有明确共识的问题则无能为力,这些发现有效地支持了研究人员提出的假设,即大模型在更常见且已达成普遍共识的提示上表现良好...