多图像场景也能用DPO方法来对齐了! 由上海交大、上海AI实验室、港中文等带来最新成果MIA-DPO。 这是一个面向大型视觉语言模型的多图像增强的偏好对齐方法。
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Scale AI早早踩对了风口,如今终于一飞冲天了,公司的2024年年化收入预计达到近10亿美元。
就在刚刚,创业成功的27岁亿万富翁Alexandr Wang宣布—— Scale AI的年化收入,几乎达到了10亿美元! 这个数字,足够震惊整个硅谷的。
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。
高质量数据对于提升AI模型的准确性和泛化能力至关重要。
Scale AI 的创始人 8 年前意识到,所有干 AI 的都认为数据至关重要,但没多少人把数据当成主业。
知识图谱作为结构化知识的重要载体,广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而,由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异,如何有效地将不同的知识图谱进行融合,以获得更加全面、丰富的知识体系,成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题,这就是知识图谱对齐(Knowledge Graph Alignment)任务所要解决的核心挑战。
这不是新职业
亚历山大·王从麻省理工学院辍学后开始创业,25岁被《福布斯》评为“世界上最年轻的白手起家的亿万美元富翁”。
市值140亿美元的初创公司Scale AI正在招聘博士训练LLM,用人成本的升高让该公司的毛利率在2023年有所下降,但创始人Alexandr Wang预计今年营收将增加两倍,突破十亿美元。