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天津市 河东区 设计开发管理
  • AI1.0遇到的瓶颈是什么?在AI1.0时代,单领域数据集之间、数据集与模型之间各成孤岛。当时还没有大模型的时候,我们要做一个领域的AI应用,要深入该领域收集数据、清洗数据、标注数据,然后再去调整模型,整个过程的工作量和...
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  • 美国学者Kraft指出,数字主线(Digital thread)是可进行配置以及拓展的一种分析架构,主要应用于企业级的复杂组织体。在整个复杂产品系统全寿命周期中,研发人员需要将整个研制过程中的零散数据进行整合,转化成有效...
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  • 最近,清华大学自然语言处理实验室等支持的开源社区OpenBMB (Open Lab for Big Model Base)发布了ToolBench项目,可以帮助开发者构建开源、大规模、高质量的指令调优数据,促进构建具有通...
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  •     海洋具有丰富的资源,不仅是人类赖以生存的物质基础,也是国际政治斗争的重要舞台。作为世界各国关注的重点区域,海洋具有重要的战略地位和极大的经济价值。争夺海洋资源、维护国家海洋权益、保护海洋环境、发展海洋科技已被世界...
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  • 在所有阶段中,预训练阶段所需的计算量是最大的,可以说 99% 的训练计算时间和浮点运算量都集中在这个阶段。因为这一阶段需要处理超大规模的互联网数据集,可能需要数千 GPU 构成的超级计算机工作几个月时间。其它三个阶段都算...
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  • 由美国 OpenAI 公司开发的聊天机器人 ChatGPT 横空出世。这款生成式人工智能程序展现出接近于人类的表达与推理能力,一时间震惊全球。其活跃用户数在短短两个月内就突破一亿,成为了有史以来用户增长最快的应用程序。不...
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  • 消除早期语言模型的局限性,特别是在预训练中表现出的单向性。这些限制了可用于预训练的架构选择,以及微调的方法。例如,OpenAI的GPT v1使用从左到右的架构,其中每个token(表征)只关注变形的自我关注层(self-...
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  • 最近,很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅限于用于训练的模态对。因此,视频 - 音频嵌入无法直接用于图像 - 文本任务,反之亦然。学习真正的联合嵌入面临的一个主要...
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  • 在 Meta,AI 工作负载无处不在,它们构成了广泛用例的基础,包括内容理解、信息流、生成式 AI 和广告排名。这些工作负载在 PyTorch 上运行,具有一流的 Python 集成、即时模式(eager-mode)开发...
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  • 该研究使用了一个 65B 参数的 LLaMa 模型(该模型称为 LIMA)在 1000 个精选样本上进行有监督学习,在完全没使用 RLHF 方法的情况下,LIMA 表现出非常强大的性能,并且能够很好地泛化到训练数据以外的...
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  • 几天后,在麻省理工技术评论(MIT Technology Review)半公开分享会上,Hinton讲述了他对AI的恐惧和担忧。新一代的大型语言模型,尤其是GPT-4,让他意识到机器正朝着比他想象中聪明得多的方向发展,他...
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  • 除谷歌之外,IBM、微软、脸书、雅虎、亚马逊等国外巨头,以及国内的百度、腾讯、阿里巴巴平台,纷纷投资AI机器人产业,AI写作机器人在不少媒体和资讯网站上也加速布局,AI采写机器人已融入数字新闻报道行业领域,各种新媒体直播...
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  • 那么,这样一个简单的机制能否足以建立一个通向「解决通用问题的语言模型」?如果不是,哪些问题会挑战当前的范式,真正的替代机制应该是什么?...
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  • 大数据分析技术的发展历史可追溯至20世纪初。从那时起,大数据在军事领域的应用便逐渐显现。...
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  • 平心而论,目前的机器并没有真正的创新意识(思维)。机器只能执行预设的程序和算法,缺乏自主思考和创造性的能力。虽然一些机器学习和人工智能技术可以模拟人类思维的某些方面,但它们仍然是在预设的框架内运行,并不能像人类一样自由地...
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