大模型指令调优数据集万字评测！腾讯上交大联合出品
大模型指令调优数据集万字评测！腾讯上交大联合出品随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。
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10002 点击 2024-08-15 17:10
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随着大模型的快速发展，指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。
人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能，但MIT等机构最近的一项研究发现，曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
最近的英伟达似乎步入了多事之秋。
如今一场席卷人工智能圈的“石油危机”已经出现，几乎每一家AI厂商都在竭力寻求新的语料来源，但再多的数据似乎也填不满AI大模型的胃口。更何况越来越多的内容平台意识到了手中数据的价值，纷纷开始敝帚自珍。为此，“合成数据”也成为了整个AI行业探索的新方向。
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。
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。
又是发布即开源！ Meta“分割一切AI”二代SAM2在SIGGRAPH上刚刚亮相。
适逢Llama 3.1模型刚刚发布，英伟达就发表了一篇技术博客，手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型，为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。
解决问题：传统生物基因数据处理成本高且繁杂，生物基因数据分析师通常需要做重复而低效的数据处理与核查工作，团队设计了 GenoTEX 数据集以及 GenoAgent 数据处理分析师以进行重复工作替代