斯坦福/苹果等23所机构发布DCLM基准测试,高质量数据集能否撼动...

针对语言模型训练所需数据量持续提升,以及数据质量等问题,华盛顿大学、斯坦福大学、苹果等23所机构联手,提出了一个实验测试平台DataCompforLanguageModels(DCLM),其核心是来自CommonCrawl的240T新候选词库,通过固定训练代码,鼓励研究人员提出新的训练集来进行创新,对于语言模型的训练集改进具有重大意义。

一个高效的精确算法,用于执行涉及3个和4个节点的高阶模体分析

聚类倾向于将社交数据和合著数据分开。这进一步证明抽样方法仍然能够捕捉和突出显示可能与网络功能相关的高阶交互模式。6.4应用:挖掘更大的高阶模式近似方法不仅加快了大型数据集的模式分析速度,还允许研究更大的交互模式。精确计数算法仅适用于提取3阶和4阶模式。在这里,我们采用我们提出的抽样算法,以5阶高阶模式...

计算社会科学研究:大数据社交网络、话题追踪和群体社会行为选择

社交网络分析：利用计算方法研究社交网络的结构、演化和动态变化，研究信息在网络中的传播，个体或群体之间的互相影响等。话题情感分析：利用自然语言处理技术分析社交媒体上的文本数据，识别人们对某些话题的情感和意见。社会现象的模拟：利用计算机模拟研究社会现象，例如人群行为或传染病的传播。群体行为趋势：分析社交媒体...

2024年Facebook统计数据集

Facebook在2024年的关键统计数据集。提供深入洞察，利于依托Facebook这一核心社交平台进行战略层面的市场营销部署及优化。Facebook的统计数据Facebook月活跃用户突破30亿大关：据Meta公司2023年第二季度报告显示，尽管在年轻群体中的受欢迎程度呈现下滑趋势，但彼时Facebook的全球月活跃用户已达到30.5亿人次。同时，在同年...

图领域首个通用框架来了,入选ICLR\'24 Spotlight,任意数据集...

作为图领域首个通用框架,OFA实现了训练单一GNN模型即可解决图领域内任意数据集、任意任务类型、任意场景的分类任务。具体如何实现,以下为作者投稿。图领域通用模型设计面临三大难设计一个通用的基础模型来解决多种任务是人工智能领域的一个长期目标。近年来,基础大语言模型(LLMs)在处理自然语言任务方面表现出色。

潮声丨评论机器人“入侵”社交网络,把漩涡中心的我们推向哪一条河流

某游戏直播平台的算法工程师阿布(化名)认为,评论罗伯特本质是类似ChatGPT的智能问答机器人,开发者通过爬取微博用户发布的公开内容,形成有几千亿甚至几万亿字节存储量的中文数据集,进行大模型训练(www.e993.com)2024年11月23日。阿布介绍,“评论机器人能够回复我们的内容,是建立在‘理解’基础上的”。大模型训练分为预训练和微调两个阶段。在预训...

NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源

此外,为了验证各种方法在异质图上的性能,我们使用了两个代表性的社交网络数据集BlogCatalog和Flickr。对于每??种数据集,我们为其适配最为常用的训练-测试-验证集划分方法,以确保对各种方法进行公平比较。3、方法选择我们选择了??系列最先进的GLN算法,包括NRGNN、RTGNN、CP、D-GNN、RCNGLN、CL...

AI时代的社交媒体上,如何分辨信息真假?

????论文《寻找不可证伪声明中的结构》探讨了如何识别和理解社交媒体上的不可证伪主张,并引入了新的方法。????SergeBelongie是一位计算机视觉和机器学习领域极具影响力的科学家,其研究对社交网络分析和叙事操纵具有重要意义。????作者讨论了未来社交媒体中的AI技术发展趋势,强调了多模态数据处理...

「图结构学习」新思路!港大等提出GraphEdit模型:用LLM删除噪声边...

尽管图神经网络在许多方面表现出色,但许多方法在学习准确表示时过度依赖显式图结构(如节点链接)作为监督信号。然而,现实世界中的图数据经常面临数据噪声和稀疏性的挑战,这可能影响显式图结构的可靠性。例如,在社交网络数据集中,由于隐私设置或数据可用性有限,某些链接可能缺失或不完整。在推荐系统中,用户-物品互动图...

KDD 2024大奖出炉!孟瑜获杰出博士论文奖,时间检验奖颁给微软亚研院

LiseGetoor是加州大学圣克鲁兹分校计算机科学系特聘教授、数据科学研究中心主任,学术成就斐然,在学术期刊和会议论文集上发表了许多高引用的论文,在谷歌学术上显示论文引用量达30971次。Getoot的研究主要关注不确定性中的机器学习和推理,此外也从事数据管理、可视化分析和社交网络分析等方面的工作,在图数据和网络数据的机...