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微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法,该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1,该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调,以解决数据集中的噪声和分布不匹配,并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。
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。
近期的研究表明,通过在高质量指令数据集上进行微调,生成的模型可以在广泛的任务上展现出色的能力。现有的指令数据生成方法通常会产生重复数据,并且在数据质量上不够可控。未来的工作可能会探索不同任务和更大数据集之间的相互作用,以进一步增强单任务性能和泛化能力。
学习英语并不容易,许多学生都深有体会。但当学生是一台计算机时,有一种方法表现出奇地出色:只需将大量来自互联网的文本输入到一个名为神经网络的巨大数学模型中。他们的研究结果暗示了可能有助于训练更大型模型并理解其行为的新研究方向。
根据微软蜜罐服务器网络收集的数据,大多数暴力攻击者主要试图猜测短密码,很少有攻击是针对长密码或包含复杂字符的凭证的。"我分析了超过2500万次针对SSH的暴力攻击所输入的凭证。这大约是微软安全传感网络中30天的数据,"微软的安全研究员罗斯·贝文顿说。"77%的尝试使用了1到7个字符的密码。超过10个字符的密码只出现在6%的情况下。"他在微软担任欺诈主管,他的任务是创建看起来合法的蜜罐系统,以研究攻击者的趋势。在他分析的
8月8日消息,据国外媒体报道,一位微软研究人员强烈抨击谷歌为Google+服务制定的严格的“实名制”政策。谷歌已经删除了使用假冒名字或者化名的Google+账户。