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。
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人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能,但MIT等机构最近的一项研究发现,曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力,在各个领域取得了巨大成功。
最近的英伟达似乎步入了多事之秋。
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。
为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。
UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型,它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术,展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖,即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测,为城市管理和规划提供了强大的支持。
适逢Llama 3.1模型刚刚发布,英伟达就发表了一篇技术博客,手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型,为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。
开源多模态大模型或将开始腾飞。
牛津剑桥的9次投毒导致模型崩溃的论文,已经遭到了诸多吐槽:这也能上Nature?学术圈则对此进行了进一步讨论,大家的观点殊途同归:合成数据被很多人视为灵丹妙药,但天下没有免费的午餐。