谷歌MIT最新研究证明:高质量数据获取不难,大模型就是归途
谷歌MIT最新研究证明:高质量数据获取不难,大模型就是归途数据获取最新解,便是从生成模型中学习。获取高质量数据,已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。
数据获取最新解,便是从生成模型中学习。获取高质量数据,已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。
如何从一段视频中找出感兴趣的片段?时序行为检测(Temporal Action Localization,TAL)是一种常用方法。过去TAL中的建模是片段甚至实例级的,而现在只要视频里的一帧就能实现,效果媲美全监督。
仅需一个任务描述,即可一键分割所有图片!
琳琅满目的乐高积木,通过一块又一块的叠加,可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等,不同的乐高作品相互组合,又能为爱好者带来新的创意。
解决扩散模型「不识字」的问题,Textdiffuser采用两阶段(布局+图像)生成框架,显著提升了相关性能的指标!
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割(RRSIS),以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络(RMSIN)。
本文探讨了大模型套壳的问题,解释了大模型的内核和预训练过程。同时,介绍了“原创派”和“模仿派”两种预训练框架的差异,并讨论了通过“偷”聊天模型数据进行微调的现象。最后,提出了把“壳”做厚才是竞争力的观点。
本文介绍了为什么在AI计算中要使用GPU,以及GPU与CPU的区别和作用。GPU具备强悍的并行计算能力,适合处理大量高强度并行计算任务,包括深度学习算法。
最近由UCSC的研究人员发表论文,证明大模型的零样本或者少样本能力,几乎都是来源于对于训练数据的记忆。
今天分享一篇符尧大佬的一篇数据工程(Data Engineering)的文章,解释了speed of grokking指标是什么,分析了数据工程