从大规模网络爬取、精细过滤到去重技术，通过FineWeb的技术报告探索如何打造高质量数据集，为大型语言模型（LLM）预训练提供更优质的性能。
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8062 点击 2024-06-09 18:06
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从大规模网络爬取、精细过滤到去重技术，通过FineWeb的技术报告探索如何打造高质量数据集，为大型语言模型（LLM）预训练提供更优质的性能。
使用大模型合成的数据，就能显著提升3D生成能力？
就算是 OpenAI 在舆论场也无法逃过版权保护的呼声。
本文介绍了印度农村和小城镇成为AI数据标注中心的现状，以及数据标注师在AI产业中的重要性和挑战。数据标注公司在印度纷纷诞生，市场需求增长迅速。农村和小城镇超过80%的数据标注员来自印度，为AI产业注入新活力
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。
4年前的开源项目突然在Hacker News爆火，通过可视化的「小球下山」，帮助非专业和专业人士，更好地理解AI训练中梯度下降的过程。
近日，又一惊人结论登上Hacker News热榜：没有指数级数据，就没有Zero-shot！多模态模型被扒实际上没有什么泛化能力，生成式AI的未来面临严峻挑战。
5月16日，索尼音乐在官网上发布了一则声明，宣告索尼音乐将退出AI训练，禁止任何企业在尚未取得授权的状态下，以其内容训练AI模型，包括且不限于旋律、歌词、音频录音、视听录音、插图、肖像等。
在大语言模型领域，微调是改进模型的重要步骤。伴随开源模型数量日益增多，针对LLM的微调方法同样在推陈出新。
在人工智能的前沿领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中，预训练阶段占据着举足轻重的地位，它不仅消耗了大量的计算资源，还蕴含着许多尚未揭示的秘密。