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通過博弈來訓(xùn)練辯論模型，提高了裁判模型準(zhǔn)確性，也為AI自我監(jiān)督提供了新思路
探討如何提高人工智能系統(tǒng)在復(fù)雜任務(wù)中的透明度和可信度方面，紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的研究人員提出了一種創(chuàng)新方法，通過自我博弈、訓(xùn)練語言模型進(jìn)行辯論，以提高裁判的判斷準(zhǔn)確性。
現(xiàn)在的AI公司們，已經(jīng)在把用戶當(dāng)"數(shù)據(jù)提款機(jī)"了。
最近X（也就是以前的推特）和馬斯克，就被這玩意，推上了風(fēng)口浪尖。原因是，X被發(fā)現(xiàn)“光明正大”的拿用戶的帖子來訓(xùn)練Grok AI。就是馬斯克自己搞的那個(gè)大模型。
AI算力產(chǎn)業(yè)鏈及競(jìng)爭(zhēng)格局分析
目前，AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的雛形已現(xiàn)，呈現(xiàn)為上中下三層架構(gòu)：①第一層為上游基礎(chǔ)層，也就是由預(yù)訓(xùn)練模型為基礎(chǔ)搭建的AIGC技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施層。②第二層為中間層，即垂直化、場(chǎng)景化、個(gè)性化的模型和應(yīng)用工具。③第三層為應(yīng)用層，即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內(nèi)容生成服務(wù)。
Unsloth微調(diào)Llama3-8B，提速44.35%，節(jié)省42.58%顯存，最少僅需7.75GB顯存
我們實(shí)測(cè)了Unsloth所帶來的訓(xùn)練增益，對(duì)Llama3-8B進(jìn)行QLoRA訓(xùn)練，最少僅需7.75GB顯存，這意味著我們可以在一張1080Ti上訓(xùn)練Llama3-8B，進(jìn)一步降低了大模型訓(xùn)練的硬件門檻。開啟Unsloth后，Llama3-8B的訓(xùn)練速度可提升44.35%，訓(xùn)練時(shí)間可減少30.72%，顯存占用可減少42.58%。更詳細(xì)的測(cè)試設(shè)置可參考第三節(jié)。
SAM+多模態(tài)大模型實(shí)現(xiàn)開集分割！清華聯(lián)合美團(tuán)提出LaSagnA！
最近進(jìn)展使大型視覺語言模型 (Large Language Models for Vision，vLLMs) 能夠生成詳細(xì)的感知輸出，包 括邊界框和掩碼。然而，限制這些 vLLMs 進(jìn)一步應(yīng) 用的兩個(gè)約束是：每個(gè)查詢無法處理多個(gè)目標(biāo)，以及 無法識(shí)別圖像中查詢對(duì)象不存在。
省心更要省錢，MIT親自下場(chǎng)，拒絕“參數(shù)內(nèi)耗”
在人工智能領(lǐng)域，大模型因其在理解和生成自然語言方面的卓越能力而備受關(guān)注。通過捕捉和再現(xiàn)人類語言的復(fù)雜性和微妙性，為使用者提供了與機(jī)器進(jìn)行自然對(duì)話的可能性。
關(guān)于弱智吧數(shù)據(jù)封神的若干疑問和猜想，以及數(shù)據(jù)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
弱智吧的數(shù)據(jù)真的這么厲害嗎？持著好奇和懷疑的態(tài)度，我們仔細(xì)閱讀了這篇論文，「弱智吧的數(shù)據(jù)碾壓其他數(shù)據(jù)」這個(gè)結(jié)論有待深入討論和探索。我們提出以下幾個(gè)疑問：
- LinuxONE 客戶案例集錦
- IBM 存儲(chǔ)客戶案例集錦
- 智能超融合基礎(chǔ)設(shè)施 - HPE SimpliVity 解決方案
- 借助 HPE GreenLake 提供本地云體驗(yàn)解決方案
- 掌控全局 — 推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新：適用于 HPE SimpliVity 的 HPE 主動(dòng)式系統(tǒng)支持服務(wù)
- 實(shí)現(xiàn)居家辦公高效率解決方案
- 實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)革新 - HPE Primera解決方案
- 搭配Nutanix的HPE GreenLake私有云解決方案
- 重新定義 HCI， 助其更上一層樓
- 適用于 VDI 的 HPE GreenLake - 本地云服務(wù)解決方案
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