
Karpathy点赞,这份报告教你如何用 LLaMa 3创建高质量网络数据集
Karpathy点赞,这份报告教你如何用 LLaMa 3创建高质量网络数据集众所周知,对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说,构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而,即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开,人们对其创建过程知之甚少。
众所周知,对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说,构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而,即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开,人们对其创建过程知之甚少。
GPT-4在为人类选股时,表现竟然超越了大部分人类分析师,和针对金融训练的专业模型?在没有任何上下文的情况下,它们直接就成功分析了财务报表,这一发现让许多业内大咖震惊了。然而好景不长,有AI大牛指出研究中的bug:之所以会这样,很可能是训练数据被污染了。
Alexandr Wang创办的Scale AI是一个为AI模型提供训练数据的数据标注平台,近期完成新一轮10亿美元融资,估值飙升至138亿美元。该公司表示将利用新资金生产丰富的前沿数据,为通向AGI铺平道路。
近年来,「scaling」是计算机视觉研究的主角之一。随着模型尺寸和训练数据规模的增大、学习算法的进步以及正则化和数据增强等技术的广泛应用,通过大规模训练得到的视觉基础网络(如 ImageNet1K/22K 上训得的 Vision Transformer、MAE、DINOv2 等)已在视觉识别、目标检测、语义分割等诸多重要视觉任务上取得了令人惊艳的性能。
Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键,但现状是,开源的大模型有一堆,可开源的大规模数据却没多少,而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作,也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
智东西4月19日消息,Meta推出迄今为止能力最强的开源大模型Llama 3系列,发布8B和70B两个版本。 Llama 3在一众榜单中取得开源SOTA(当前最优效果)。Llama 3 8B在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K等多项基准上超过谷歌Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而,当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
现今,机器学习(ML),更具体地说,深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中,训练数据首先被收集和策划,然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
2026年的数据荒越来越近,硅谷大厂们已经为AI训练数据抢疯了!它们纷纷豪掷十数亿美元,希望把犄角旮旯里的照片、视频、聊天记录都给挖出来。不过,如果有一天AI忽然吐出了我们的自拍照或者隐私聊天,该怎么办?
3月29日,以“数据驱动,智绘未来”为主题的2024北京AI原生产业创新大会暨北京数据基础制度先行区成果发布会举办。会上,北京国际大数据交易所(以下简称“北数所”)牵头正式发布首批100个人工智能大模型高质量训练数据集,经联盟牵头推荐,中关村数字媒体产业联盟成员单位新华网、山东工艺美术学院、中国搜索、中文在线、北京服装学院、硅星人等院校、企业的高质量数据集入选。