近年来,Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色,大模型背后的Scaling Law(规模定律)进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系,强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
近年来,Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色,大模型背后的Scaling Law(规模定律)进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系,强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
土地和电力资源成为AI行业的“香饽饽”,而工业用地正好能满足AI数据中心建设的部分“刚需”。
随着LLM不断迭代,偏好和评估数据中大量的人工标注逐渐成为模型扩展的显著障碍之一。Meta FAIR的团队最近提出了一种使用迭代式方法「自学成才」的评估模型训练方法,让70B参数的Llama-3-Instruct模型分数超过了Llama 3.1-405B。
今年以来,具身智能正在成为学术界和产业界的热门领域,相关的产品和成果层出不穷。
一键下载最大的视频分割数据集
为了实现算力层面的提升和追赶,国内有大量的厂商和从业者在各个产业链环节努力。但面对中短期内架构、制程、产能、出口禁令等多方面的制约,我们认为从芯片层面实现单点的突破依旧是非常困难且不足的。
“乱世”其实早已到来,只不过这次是公开承认了这个现实。
作为一名CPDA数据分析师,对于快速发展的AI技术,惊讶之余更多是主动拥抱,始终相信AI技术能多维度推动数据分析行业的进步。以下是我实践使用一些AI工具并学习后的一些总结,与大家分享:
浏览器里直接能跑的SOTA小模型来了,分别在2亿、5亿和20亿级别获胜,抱抱脸出品。
合成数据2.0秘诀曝光了!来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct,能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3,在多项基准上刷新了SOTA。