当视觉大模型陷入认知失调,马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架

该框架基于认知科学原理,针对大模型产生幻觉的原因,提出了三种主要策略:插入异常物体、插入成对物体和移除相关物体,通过操控场景中的物体构成来创建与语言先验相冲突的图像。为了生成能够触发大模型幻觉的(图像-问题)组合,本文针对修改后的图像,设计相应的问题探测大模型的语言模块,定位特定物体或其在相关情境中的语...

腾讯混元又来开源,一出手就是最大MoE大模型

我们使用32k长度进行SFT训练,另外在训练过程中为了防止过拟合,我们开启了0.1的attentiondropout和0.2的hiddendropout;我们发现相比Dense模型,MoE架构的模型通过开启合理的dropout,能有效提升下游任务评测的效果。另外为了更高效的利用大规模指令数据,我们对指令数据进行了质量分级,通过从粗到精的分...

AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

综上,市场参与者包括算法基础方向,即底层通用大模型、相关算法/模型研究机构,以及创作者生态,即框架供应商、AI开发平台供应商、开源社区。1.1.1组成部分与市场参与者:1)底层通用大模型:开源模型+闭源模型AIGC底层通用大模型可分为开源和闭源,闭源模型一般通付费的API或者有限的试用接口来访问。闭源模型的优势在...

AI人工智能革命3大领域:机器学习、深度学习和大模型

例如，Transformer模型可以用于处理自然语言处理任务，而卷积神经网络可以用于处理图像识别任务。参数优化：大模型需要进行参数优化，以提高模型的精度和效率。例如，可以使用梯度下降等优化算法来训练模型，同时也可以使用正则化等技术来防止过拟合。数据集要求：大模型需要处理大量的数据才能学到广泛的知识和模式，因此需要使...

利用公开知识定向提升大模型,腾讯优图&上交大新方法性能达SOTA

数据相似度-多样性的平衡是筛选过程中着重考虑的点,相似的数据能保证和当前任务的强相关性,多样性的引入能保持数据整体的丰富度和信息充分性,防止模型过拟合的情况的出现。4、Mixture-of-ExpertsFine-Tuning:结合增强数据集和K-shot数据集来优化MoE系统的Router权重和专家权重,使用交叉熵损失来监督语言建模的输出...

人工智能大语言模型技术发展研究报告 2024

3.计算、存储、网络协同支持大模型训练大模型的研发训练高度依赖高端芯片、集群及生态，高计算性能、高通信带宽和大显存均是必要能力，计算、存储、网络任一环节出现瓶颈将导致运算速度严重下降(www.e993.com)2024年11月20日。大语言模型的训练和推理受限于芯片通信速度，随着大模型的吞吐量大幅增长，芯片内部、芯片之间形成“存储墙”，其通信速度正...

如何微调(Fine-tuning)大语言模型?

??全模型微调(FullModelFine-Tuning)更新模型的所有参数,适用于目标任务与预训练任务差异较大或需要最大化模型性能的场景。虽然这种方法能获得最佳性能,但它需要大量计算资源和存储空间,并且在数据较少的情况下容易导致过拟合。相比之下,部分微调(PartialFine-Tuning)仅更新模型的部分参数,其他参数保持冻结。这种方...

万字综述:写给神经科学家的大语言模型底层逻辑 | 追问顶刊(上)

在这些实验中,模型性能仅轻微依赖于模型架构的实际形状。通过同时增加N和D,似乎在很大程度上防止了过拟合(即对训练数据中的特殊性的过度适配)。相反,如果只增加N或D(但保持另一个因素固定),性能会下降[18]。最后,N、D和C的持续扩大显示出回报递减的模式,遵循幂律法则。

21 深度丨量化巨头幻方搅局AI大模型:首期投入自有资金30亿元

有论文称,ChatGPT能有效判断文本情感倾向,且经过微调后的大语言模型能有效助力量化投资,为投资者带来超额收益。“未来AI大模型可以助力量化投资,但是现在还用不上。”上海某头部量化人士指出,主要还是数据不够,特别是高质量的数据不够,“数据量不够模型还非常复杂,可能导致高方差或过拟合”。

大模型技术在企业应用中的实践与优化 | 新程序员

适用场景:当需要模型掌握大量新的领域知识时。推荐方法:全量微调(FullFine-tuning)。注意事项:需要谨慎调整学习率,以避免过拟合。可以采用学习率衰减策略,或使用AdamW等优化器。3.特定任务优化适用场景:文本分类、关系抽取、命名实体识别等特定NLP任务。