
别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练
别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练颠覆LLM预训练认知:预训练token数越多,模型越难调!CMU、斯坦福、哈佛、普林斯顿等四大名校提出灾难性过度训练。
颠覆LLM预训练认知:预训练token数越多,模型越难调!CMU、斯坦福、哈佛、普林斯顿等四大名校提出灾难性过度训练。
超越YOLOv3、Faster-RCNN,首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦!
企业内落地 Agent,三个关键点是模型、数据、场景。
技术在进化,验证码也该变得更有人情味一点。
扩散模型(Diffusion Models, DMs)如今已成为文本生成图像的核心引擎。凭借惊艳的图像生成能力,它们正悄然改变着艺术创作、广告设计、乃至社交媒体内容的生产方式。
当前,多模态大模型驱动的图形用户界面(GUI)智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而,一些现有智能体更类似于「反应式行动者」(Reactive Actors),主要依赖隐式推理,面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。
南加州大学团队只用9美元,就能在数学基准测试AIME 24上实现超过20%的推理性能提升,效果好得离谱!而其核心技术只需LoRA+强化学习,用极简路径实现超高性价比后训练。
大模型竞技场的可信度,再次被锤。
Hi,我想先请你只看下面这张照片,推测它的拍摄城市:
LoRA 中到底存在多少参数冗余?这篇创新研究介绍了 LoRI 技术,它证明即使大幅减少 LoRA 的可训练参数,模型性能依然保持强劲。