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苹果为什么要用「小模型」?

苹果为什么要用「小模型」?

苹果为什么要用「小模型」?

WWDC 2024上,苹果推出了Apple Intelligence,向大家展示了如何开发、训练出功能强大、快速且节能的模型,如何根据特定用户需求进行微调,以及如何评估模型的性能。

来自主题: AI资讯
6348 点击    2024-07-02 18:31
大模型性能掺水严重?北大交出答卷:交互评估+动态出题,死记硬背也没用 | ACL 2024

大模型性能掺水严重?北大交出答卷:交互评估+动态出题,死记硬背也没用 | ACL 2024

大模型性能掺水严重?北大交出答卷:交互评估+动态出题,死记硬背也没用 | ACL 2024

当前大语言模型(LLM)的评估方法受到数据污染问题的影响,导致评估结果被高估,无法准确反映模型的真实能力。北京大学等提出的KIEval框架,通过知识基础的交互式评估,克服了数据污染的影响,更全面地评估了模型在知识理解和应用方面的能力。

来自主题: AI技术研报
6386 点击    2024-07-02 18:25
多模态能力全球TOP3,来自中国从容大模型

多模态能力全球TOP3,来自中国从容大模型

多模态能力全球TOP3,来自中国从容大模型

国产多模态大模型的头号交椅,再次易主

来自主题: AI资讯
7599 点击    2024-07-02 18:20
神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络通常由三部分组成:线性层、非线性层(激活函数)和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置,非线性层提升神经网络的表达能力,而标准化层(Normalization)主要用于稳定和加速神经网络训练,很少有工作研究它们的表达能力,例如,以Batch Normalization为例

来自主题: AI技术研报
7139 点击    2024-07-02 17:38