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【新智元导读】刚刚,英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4340B,有可能彻底改变训练LLM的方式!或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。值得注意的是,这一优势主要来自较低的长/冗长响应率。
使用大模型合成的数据,就能显著提升3D生成能力?来自上海交大、香港中文大学等团队还真做到了。他们推出Bootstrap3D框架,结合微调的具备3D感知能力的多模态大模型。Bootstrap3D生成的数据集已经全面开源,任何研究人员和开发者都可以免费访问和使用。
在线文本识别模型取得了显著进展,但数学表达识别作为更为复杂的任务仍未得到足够关注。谷歌研究团队推出了MathWriting,一个专注于在线手写数学表达的数据集,包含230k人工编写和400k合成样本,超越了类似IM2LATEX-100K的离线HME数据集。未来的研究可以专注于优化训练/验证/测试分割以及开发针对数学表达的语言模型。
IBM近日申请了一项名为“LAB”的专利,旨在利用合成数据来训练LLM模型,以加速企业AI技术的发展。AI模型对数据有着巨大的需求提供大量、质量高、相关性强的数据常常成为一项挑战。IBM可能会利用这一专利来支持那些正在构建自己AI模型的企业,提供一种相对于收集真实用户数据言更少资源密集的方法。
EgoGen是一个用于生成以自我为中心的合成数据的系统,它能够模拟头戴设备的相机装置,并从相机佩戴者的视角渲染多种传感器数据。该系统提供了丰富的多模态数据和准确的注释,适用于自我感知任务。要获取更多详细信息并开始您的合成数据生成之旅,请访问EgoGen官方网站。
HuggingFace推出了Cosmopediav0.1,这是最大的开放合成数据集,由Mixtral7b生成,包含超过3000万个样本,总共约250亿个标记tokens。数据集旨在通过映射来自网页数据集如RefinedWeb和RedPajama的信息来汇编全球知识,包括教科书、博客文章、故事和WikiHow文章等各种内容类型。其目标是通过量身定制提示风格和受众,最大程度地提高多样性,从显著减少重复内容。
近几个月来,大型语言模型在人工智能社区中引起了极大的关注和流行。这些模型在文本摘要、问答、代码完成、内容生成等任务中展示出了强大的能力。考虑到低质量网络数据的丰富性和经典LLM训练方法的资源密集性,这种方法提供了一种可能的前进方式。
【新智元导读】AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法,让Llama2一举击败GPT-40613、Claude2、GeminiPro领先模型。还有人表示「令人惊讶的是,每次迭代的改进几乎保持线性,仅在3次迭代之后,就已经接近GPT-4级别」。
微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤,就取得了令人瞩目的成果。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求,相较于当前的多阶段系统,更加简洁高效。
Q*猜想,持续在AI社区火爆。大家都在猜测,Q*是否就是「Q-learningA*」。只是这是否就是通往未来的道路?只能等待时间来告诉我们答案。
AI巨佬GeoffreyHinton称,「科技公司们正在未来18个月内,要使用比现在GPT-4多100倍的算力训练新模型」。更大参数的模型,对算力需求巨大的同时,对数据也提出了更高的要求。这正是我之前思考的AI智能超越人类智能,大概率只是时间问题:因为真实世界有限的数据并不是限制,数据可以通过AI合成,之后再投入到模型训练中:Artificialsyntheticdata⇒TrainingAI⇒AIsmarter⇒Generatingmoresyntheticdata⇒moreintotrianingAImodel;FeedbackLoop已建立。
Elicit公司机器学习工程师CharlieGeorge在LangChain博客上发表文章介绍了他们使用合成数据微调ChatGPT在新闻摘要任务上超越GPT-4的研究成果。文章提到,尽管GPT-4被公认为世界上最强大的语言模型,但其调用限制、高成本和高延迟也限制了其实际应用。这为新一代AI应用大规模部署提供了路径。
本文概要:1.全球合成数据生成市场预计在2031年达到35.8%的复合年增长率,市值将达到35亿美元。2.合成数据生成市场的增长受到数字化转型和人工智能等先进技术的推动,以及对物联网和连接设备的需求增加的影响。一些关键的市场参与者包括Datagen、Meta、SynthesisAI、NVIDIACorporation、IBMCorporation、MicrosoftCorporation等。
人类数据缺缺缺,AI被迫开始吃AI生产的数据了!这是微软、OpenAI等一众AI前沿公司面临的现状。他们从维基百科、电子书、新闻网站、博客、推特和Reddit等平台和论坛中搜罗了大量数据,然后现在……这些数据快被用完了。还有网友调侃,这听起来就像是“AI近亲繁殖”一样。
除了胡说八道,大模型也喜欢拍马屁。譬如“老婆说的都对”就是最经典的例子。通讯作者为谷歌大神QuocV.Le,吴恩达的学生,GoogleBrain的创立者之一,也是谷歌AutoML项目的幕后英雄之一。
光轮智能近期完成了天使轮融资。累计融资金额达数千万元人民币,投资方包括SEEFund、变量资本等。光轮智能开创性的将生成式AI与仿真技术深度融合,提供多模态、高质量、大规模、低成本的合成数据,弥补AI时代的数据缺口。
欢迎来到站长之家的[每周AI大事件],这里记录了过去一周值得关注的AI领域热点内容,帮助大家更好地了解人工智能领域的动态和发展风向。Part1动态[国内要闻]1.腾讯音乐推出AI社交APP“未伴”腾讯音乐旗下一款名为“未伴”的AI社交APP在近期开启测试。数据还显示Python和JavaScript是人工智能开发中常用的编程语言。
人工智能公司Cohere的首席执行官AidenGomez表示,合成数据已经被用来训练人工智能模型。由于Reddit和Twitter等公司对于其他公司抓取其数据收费高昂,微软、OpenAI和Cohere等AI公司正在转向合成数据。再加上OpenAI和Anthropic等公司正在开发的用于减少人工智能幻觉的chain-of-thoughttechniques,合成数据可能会帮助人工智能帮助我们解决更多挑战。
AI公司正试图通过“创造信息”来获得用于训练AI系统的大量数据,这被称为"合成数据"。AI模型的发展已经达到了人类创造的数据的极限,因此需要新的方法来训练模型。尽管存在这些风险,AI研究人员认为合成数据有助于加速超级智能AI系统的发展。
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阴阳师新版提到了结界卡的合成概率上调优化,那么具体是什么样的情况呢?本篇就带来700次的合成大数据,看看这次的更新有什么样的变化。
《合十》是一款以数字合成为玩法的休闲趣味游戏,在游戏中,玩家可以通过将数字进行连线并合成10或10的倍数皆可。看似简单的合十,其实暗藏着不少技巧,现在就由小编来详解下如何获得高分吧!
微软近期推出的EgoGen引起了广泛关注,这是一项创新的3D数据合成模型,旨在应对第一人称视角训练数据生成中的各种挑战。随着AR、VR等设备的广泛应用,第一人称应用越发增多,但相关研发面临着图像模糊、视觉混乱、遮挡等问题,给视觉模型的训练带来了重大挑战。可扩展性:产品具备可扩展性,使其能够适应不同的主观感知任务和场景,提供了更灵活的数据生成解决方案�
随着AR、VR等设备的广泛应用,第一人称的应用开始增多。但在研发方面面临不同的挑战,例如,图像模糊、视觉混乱、遮挡更严重等,给视觉模型的训练带来重大挑战。通过使用EgoGen生成的高质量合成数据,并提供精确的地面真实标注,现有的最先进算法在这些任务上的性能全部得到了大幅度增强。
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM,这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展,但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。
在今日的2023世界人工智能大会上,上海人工智能实验室、中国科学技术信息研究所、上海数据集团、上海市数商协会、国家气象中心以及中央广播电视总台、上海报业集团等单位联合发起的大模型语料数据联盟正式成立。该联盟将以模型能力测评验证为抓手,构建具有严谨性、科学性、引领性的测评验证指标及平台服务,以促进大模型的科研创新、客观评估大模型技术产品水平及差距,推动大模型技术高质量发展,加速应用创新与行业落地。
数据存储成本不断增长,而人们不断生产和消费的数据却无法跟上可用的存储...这家初创公司正在建立一个使用合成DNA存储数字数据的平台,并与存储厂商希捷科技开展研究合作,推进其自动DNA存储和计算平台...目录公司技术的潜在应用包括金融欺诈检测、缺陷发现的图像处理和能源领域的灾难时应对...希捷研究部副总裁EdGage说:他们在基于DNA的存储和计算方面的领导地位,加上希捷在将创新存储解决方案推向市场方面的悠久历史,有可能加速基于DNA的解决方案的开发和部署,以应对迅速扩大的数据领域的挑战......
近日,东方网力全资子公司四川东方网力科技有限公司中标“四川省南充市公安局大数据合成作战平台多维感知应用系统政府采购”项目。该项目将在解决南充市公安局多维数据爆发式增长接入的同时,打破单一数据类型分析的侦防模式,围绕“预警防控、融合查询、业务联动、服务实战”,满足新时代公安机关打、防、管、控需求,提升公安机关信息化、智能化警务实战能力。 作为数据治理领域的先行者,东方网力一直深耕行业,在积累丰富经?