不分割成token,直接从字节中高效学习,Mamba原来还能这样用
不分割成token,直接从字节中高效学习,Mamba原来还能这样用模型通过学习这些 token 的上下文关系以及如何组合它们来表示原始文本或预测下一个 token。
模型通过学习这些 token 的上下文关系以及如何组合它们来表示原始文本或预测下一个 token。
作为图领域首个通用框架,OFA实现了训练单一GNN模型即可解决图领域内任意数据集、任意任务类型、任意场景的分类任务。
有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调(SFT)和基于分数反馈的强化学习(RLHF)。然而,分数只能反应当前回复的好坏程度,并不能明确指出模型的不足之处。相较之下,我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。
一直以来,让 AI 成为手机操作助手都是一项颇具挑战性的任务。在该场景下,AI 需要根据用户的要求自动操作手机,逐步完成任务。
将不同的基模型象征为不同品种的狗,其中相同的「狗形指纹」表明它们源自同一个基模型。
来自UCLA的华人团队提出一种全新的LLM自我对弈系统,能够让LLM自我合成数据,自我微调提升性能,甚至超过了用GPT-4作为专家模型指导的效果。
过去几个月中,随着 GPT-4V、DALL-E 3、Gemini 等重磅工作的相继推出,「AGI 的下一步」—— 多模态生成大模型迅速成为全球学者瞩目的焦点。
AI大模型在业界备受关注,但对于一些公司来说,采用小模型可能是一种更好的选择。微软已经开始研发小规模、低算力需求的模型,并组建新团队进行对话式AI的开发。而对于工业、金融和汽车等领域而言,小模型更易于落地,并且具有省电、省钱、省时间的优势。
不用图像,只用文本就能训练出视觉概念表征?用写代码的方式读懂画面,形状、物体、场景都能懂!
删除权重矩阵的一些行和列,让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%,模型还能保持 99% 的零样本任务性能,同时计算效率大大提升。这就是微软 SliceGPT 的威力。