不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别,「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。
增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别,「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。
依托清华大学神经工程实验室在神经科学和脑机解码领域的技术和经验积累,灵犀医学于2019年创立,如今已建立以百万病例EEG数据为基础的脑功能数据库。基于超大规模人体大脑数据训练神经动力学大模型,灵犀医学打造了针对癫痫、抑郁症、阿尔兹海默症等脑疾病的AI精准诊断和治疗平台。
目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强?我们还不知道,但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索,
就在刚刚,亚马逊云科技祭出了全新AI「大杀器」Amazon Q。不仅只用两天时间就升级了上千款Java应用,更是将企业的数据屏障一举击穿。
AI人工智能拥有高效数据处理和自主学习能力。然而,也有一些人打起了人工智能的歪主意,“AI游戏外挂”是近些年出现的新型违法犯罪行为。
训完130亿参数通用视觉语言大模型,只需3天!北大和中山大学团队又出招了——在最新研究中,研究团队提出了一种构建统一的图片和视频表征的框架。利用这种框架,可以大大减少VLM(视觉语言大模型)在训练和推理过程中的开销。
研究人员利用GPT4-Vision构建了一个大规模高质量图文数据集ShareGPT4V,并在此基础上训练了一个7B模型,在多项多模态榜单上超越了其他同级模型。
“人均月薪两万、本科以上学历、直通百度字节。”有些许荒凉的年底招聘市场,在最近的短短一周之内,突然冒出了一大批“AI数据标注员”的岗位,正在火热招聘中。
思维链已经out啦!想让大模型会推理还是得靠知识库:基座模型还是ChatGPT,最新思维图谱技术在多个基准数据集上实现巨大性能提升!
大家都在猜测,Q*是否就是「Q-learning + A*」。 AI大牛田渊栋也详细分析了一番,「Q*=Q-learning+A*」的假设,究竟有多大可能性。 与此同时,越来越多人给出判断:合成数据,就是LLM的未来。