
深圳“发券”,重点支持人工智能。这回力度是真大啊,都去深圳!
深圳“发券”,重点支持人工智能。这回力度是真大啊,都去深圳!12月18日,记者从深圳市工业和信息化局了解到,深圳拟出台若干措施,积极建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区,打造人工智能先锋城市。其中,在丰富生态要素供给方面,每年发放最高5亿元“训力券”,降低人工智能模型研发和训练成本。同时每年发放最高5000万元“语料券”,促进语料开放共享和交易,推动数据要素市场建设。
12月18日,记者从深圳市工业和信息化局了解到,深圳拟出台若干措施,积极建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区,打造人工智能先锋城市。其中,在丰富生态要素供给方面,每年发放最高5亿元“训力券”,降低人工智能模型研发和训练成本。同时每年发放最高5000万元“语料券”,促进语料开放共享和交易,推动数据要素市场建设。
生成式AI(GenAI),尤其是以OpenAI的ChatGPT为代表,人们发现,这些大模型在一年多后的性能表现远不及刚发布时那样令人惊艳了。
这样一套组合拳打下去,AI厂商大概率就会乖乖向网站付费了。
在医疗领域中,大语言模型已经有了广泛的研究。然而,这些进展主要依赖于英语的基座模型,并受制于缺乏多语言医疗专业数据的限制,导致当前的医疗大模型在处理非英语问题时效果不佳。
如何处理小众数据,如何让这些模型高效地学习专业领域的知识,一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法,为这个问题带来了新的解决思路。
说好的AI给人类打工呢? 为了拿到新数据、训练AI大模型,字节等互联网大厂正在亲自下场,以单次300元不等的价格招募“AI录音员”,定制语料库。
如今一场席卷人工智能圈的“石油危机”已经出现,几乎每一家AI厂商都在竭力寻求新的语料来源,但再多的数据似乎也填不满AI大模型的胃口。更何况越来越多的内容平台意识到了手中数据的价值,纷纷开始敝帚自珍。为此,“合成数据”也成为了整个AI行业探索的新方向。
「原来以为语料已经匮乏了,大模型训练已经没有语料了,实际上不是的,数据还远远没有跑光」。
推动金融大模型高质量发函,关键是要妥善处理好通用模型与专用模型、模型能力与语料输入、模型应用与金融监管三大关系。
在以英语为主的语料库上训练的多语言LLM,是否使用英语作为内部语言?对此,来自EPFL的研究人员针对Llama 2家族进行了一系列实验。