
号称超越 GPT-4 的大模型们,有多少靠的是“抄袭”
号称超越 GPT-4 的大模型们,有多少靠的是“抄袭”大家相互薅羊毛,要用,但要小心用,一不小心就尴尬了。 一位国产大模型算法工程师在接受「甲子光年」采访时的吐槽,可以说是非常到位了。 它准确地阐述 AI 业内一个所有人「心照不宣」的公开秘密。
大家相互薅羊毛,要用,但要小心用,一不小心就尴尬了。 一位国产大模型算法工程师在接受「甲子光年」采访时的吐槽,可以说是非常到位了。 它准确地阐述 AI 业内一个所有人「心照不宣」的公开秘密。
过去几年里,基于文本来生成图像的扩散模型得到了飞速发展,生成能力有了显著的提升,可以很容易地生成逼真的肖像画,以及各种天马行空的奇幻画作。
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而,当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
整数智能发展于浙江大学计算机创新技术研究院,致力于为人工智能企业及科研院所提供一站式数据管理服务。其提供的智能数据工程平台(ABAVA Platform)与数据集构建服务(ACE Service),能够满足自动驾驶、AIGC、智慧医疗等数十个应用场景的数据需求。
随着大模型的参数量日益增长,微调整个模型的开销逐渐变得难以接受。 为此,北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法,在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。
大语言模型(LLM),通过在海量数据集上的训练,展现了超强的多任务学习、通用世界知识目标规划以及推理能力
全网高质量数据集告急!OpenAI、Anthropic等AI公司正在开拓新方法,训练下一代AI模型。
2026年的数据荒越来越近,硅谷大厂们已经为AI训练数据抢疯了!它们纷纷豪掷十数亿美元,希望把犄角旮旯里的照片、视频、聊天记录都给挖出来。不过,如果有一天AI忽然吐出了我们的自拍照或者隐私聊天,该怎么办?
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程,参与者可以篡改本地训练模型,从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患,如后门攻击。
模仿人类阅读过程,先分段摘要再回忆,谷歌新框架ReadAgent在三个长文档阅读理解数据集上取得了更强的性能,有效上下文提升了3-20倍。