深挖RLHF潜力,复旦语言和视觉团队创新奖励模型优化,让大模型更对齐
深挖RLHF潜力,复旦语言和视觉团队创新奖励模型优化,让大模型更对齐复旦团队进一步挖掘 RLHF 的潜力,重点关注奖励模型(Reward Model)在面对实际应用挑战时的表现和优化途径。
复旦团队进一步挖掘 RLHF 的潜力,重点关注奖励模型(Reward Model)在面对实际应用挑战时的表现和优化途径。
最近,AI初创公司Anthropic的研究表明,一旦LLM学会了人类教授的欺骗行为,它们就会在训练和评估的过程中隐藏自己,并在使用时偷偷输出恶意代码、注入漏洞。
本综述深入探讨了大型语言模型的资源高效化问题。
世界上最快超算集群Frontier,用8%的GPU训练出了一个万亿级规模的大模型,而且是在AMD硬件平台之上完成。研究人员将训练的细节和克服的困难写成了一篇论文,展示了如何用非英伟达的生态完成大模型训练的技术框架和细节。
当前智能对话模型的发展中,强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库,而如何构建这样的语料库,已成为行业中的一大挑战。
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。
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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!