微软祭出代码大模型WaveCoder!4项代码任务2万个实例数据集,让LLM泛化能力飙升
微软祭出代码大模型WaveCoder!4项代码任务2万个实例数据集,让LLM泛化能力飙升指令调优或许是让大模型性能提升最有潜力的方法。用高质量数据集进行指令调优,能让大模型性能快速提升。
指令调优或许是让大模型性能提升最有潜力的方法。用高质量数据集进行指令调优,能让大模型性能快速提升。
AI算命将可以预测人类的意外死亡?丹麦科学家用全国600万人的公开数据训练了一个基于Transformer的模型,成功预测了意外死亡和性格特点。
大模型没有壁垒,结合多年深耕的场景和数据处理技术才是王道。
在过去短短两年内,随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放,Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ,效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。
进入现今的大模型 (LLM) 时代,又有研究者发现了左右互搏的精妙用法!近日,加利福尼亚大学洛杉矶分校的顾全全团队提出了一种新方法 SPIN(Self-Play Fine-Tuning),可不使用额外微调数据,仅靠自我博弈就能大幅提升 LLM 的能力。
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割(RRSIS),以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络(RMSIN)。
几乎是和斯坦福“炒虾洗碗”机器人同一时间,谷歌DeepMind也发布了最新具身智能成果。
多模态大模型集成了检测分割模块后,抠图变得更简单了!
本文探讨了大模型套壳的问题,解释了大模型的内核和预训练过程。同时,介绍了“原创派”和“模仿派”两种预训练框架的差异,并讨论了通过“偷”聊天模型数据进行微调的现象。最后,提出了把“壳”做厚才是竞争力的观点。
10年前,「地震预测」在圈内还是如尼斯湖水怪一般的奇谈怪论,但机器学习的发展,已经让「准确预测地震」的可能性,又往前迈进了一步。