CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升
CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。
为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。
多模态对比学习(如CLIP)通过从互联网上抓取的数百万个图像-字幕对中学习,在零样本分类方面取得了显著进展。 然而,这种依赖带来了隐私风险,因为黑客可能会未经授权地利用图像-文本数据进行模型训练,其中可能包括个人和隐私敏感信息。
智东西7月31日消息,根据顶级学术期刊《自然》(Nature)昨日报道,生成式AI在学术写作中的使用已迎来爆发式增长。相关研究显示生物医学领域最大数据库PubMed上10%的论文摘要都有AI写作嫌疑,相当于每年15万篇论文中都有AI的参与。
贝格迈思」分布式智能数据库AiSQL日前通过深交所测试。
在 2024 年全球开发者大会上,苹果重磅推出了 Apple Intelligence,这是一个全新的个性化智能系统, 可以提供实用的智能服务,覆盖 iPhone、iPad 和 Mac,并深度集成在 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 中。
Claude团队这次惹了众怒!
UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型,它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术,展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖,即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测,为城市管理和规划提供了强大的支持。
音视频大语言模型在处理视频内容时,往往未能充分发挥语音的作用。video-SALMONN模型通过三部分创新:音视频编码和时间对齐、多分辨率因果Q-Former、多样性损失函数和混合未配对音视频数据训练。该模型不仅在单一模态任务上表现优异,更在视听联合任务中展现了卓越的性能,证明了其全面性和准确性。
防不胜防!黑客通过显示器数据线泄露的信号,就能偷窥你的屏幕内容。
又是发布即开源! Meta“分割一切AI”二代SAM2在SIGGRAPH上刚刚亮相。