包含"数据"标签的文章
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通过HTTP发送大量数据的三种方法
在网络的早期时期,人们发送的文件大小仅为几KB,到了2023年,我们享受着高分辨率的MB级别图像,并在几GB的4K,即将是8K,视频中观看,即使有良好的互联网连接,下载一个5GB的文件仍然需要一些时间,如果你拥有Xbox或PlayStation,你就知道这种感觉,我们有三种方法可以通过HTTP缩短发...
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架构反转 通过移动计算而不是数据来扩展
大型玩家的扩展技巧正变得越来越重要,这导致了架构反转的激增,你是否曾经想过,世界上最大的互联网和社交媒体公司是如何如此快速地向如此多的用户提供算法内容的,想想像TikTok这样的公司需要做些什么才能为人们提供源源不断的个性化视频片段,他们拥有某个模型来代表用户,他们需要使用这个模型从数十亿个备选视频...
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没有指数级数据就没有Zero
生成式人工智能已经触及峰顶了吗,在大模型正火的时候提这个问题,似乎不合时宜,毕竟,随着数据和模型规模的增大、计算能力的增加,我们似乎不再怀疑拥有超强人工智能的未来,——但是!来自UniversityofTübingen、剑桥和牛津大学的最新研究,用实验告诉我们,没有指数级数据,就没有Zero,sho...
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击败GPT
全球AI领导者英伟达,Nvidia,开源了超强大模型——Llama,3.1,Nemotron,70B,Instruct,根据测试数据显示,这个模型已经击败GPT,4o、GPT,4turbo、Gemma,2、Gemini,1.5、Claude,3.5sonnet等140多个开闭源模型,仅次于OpenA...
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重点是开源! 用智能体框架提升知识图谱构建效果 AgentRE
1.背景关系抽取,RelationExtraction,RE,是指将非结构化文本转化为结构化数据,关系三元组,,在知识图谱构建等领域扮演了重要角色,但是关系抽取往往因为关系类型的多样性和句子中实体关系的模糊性等问题,导致难以实现高效的RE,这两年,大语言模型凭借其在自然语言理解和生成方面的强大能力,...
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如何获取高质量数据进行代码指令调优
之前很多研究都是生成、发现、过滤高质量的通用指令微调数据,而大家对代码任务的越发关注,如何构建更好的代码指令调整数据也越发重要,下面给大家带来一篇筛选高质量代码指令微调数据的文章,主要基于指令的复杂性、回复质量和指令的多样性三个维度来进行样本的筛选,同时也指出了当前部分代码指令数据在HumanEva...
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谷歌发布大模型数据筛选方法 效率提升13倍 算力降低10倍
随着GPT,4o、Gemini等多模态大模型的出现,对训练数据的需求呈指数级上升,无论是自然语言文本理解、计算机视觉还是语音识别,使用精心标注的数据集能带来显著的性能提升,同时大幅减少所需的训练数据量,但目前多数模型的数据处理流程严重依赖于人工筛选,不仅费时、费力并且成本非常高,难以应对大规模数据集...
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高效RAG上下文压缩方法COCOM 提升5.69倍
GPT,4、Llama等开闭大模型通过预训练的方式将海量数据积累成一个庞大的知识库,再通过文本问答的形式为用户生成各种内容,但这种方法仅局限于训练数据集,为了扩大输出范围允许模型通过检索额外的数据来丰富生成内容,RAG,知识检索增强,成为了必备功能之一,RAG也有一个明显的缺点,就是随着上下文信息量...
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基于指令的细粒度图像编辑数据集 万样本 数据才是AIGC的王道!UltraEdit
一、概述UltraEdit是一种大规模的、自动生成的数据集,专门用于基于指令的图像编辑,该数据集包含了约万个编辑样本,覆盖了750,000个独特的指令,涵盖了9种以上的编辑类型,UltraEdit的核心优势在于其利用大型语言模型,LLMs,的创造力和人类评估者提供的上下文编辑示例,提供了更广泛的编辑...
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StaR 显著提升模型复杂推理 用少量推理数据让模型学会通用推理能力
今天分享GoogleResearch的一篇文章,可能OpenAIo1也采用了类似的技术,标题是STaR,BootstrappingReasoningWithReasoning,这篇文章提出了一种利用语言模型自我生成推理的技术,称为,Self,TaughtReasoner,STaR,该技术通过迭代地利...
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微信等提出多模态大语言模型EE 数据高效和计算高效全都要!中科大&
论文链接,https,arxiv.org,pdf,2408.11795亮点直击在多模态研究领域,许多研究利用大量图文对进行模态对齐学习,将大型语言模型,LLMs,转变为多模态LLMs,并在各种视觉语言任务中表现出色,现有的方法主要分为两类,基于自注意力的方法和基于交叉注意力的方法,虽然基于自注意力的...
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多模态大模型数据分析与实践
数据集是大模型竞争的关键要素之一,AI大模型的突破得益于高质量数据的发展,训练大模型需要大规模、高质量、多模态的数据集,通常需要从各个领域和多个数据源收集数据,这些数据可以是文本、图像、语音、视频等多种形式,大语言模型训练使用的数据集规模爆发式增长,从2018年GPT,1数据集约为4.6GB,202...
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大模型落地应用指北
一、大模型概述1.什么是大模型本文的大模型特指的是大规模数据训练得到的预训练模型,对于大模型,2021年8月李飞飞联合100多名专家发布了一份研究报告,OntheOpportunitiesandRiskofFoundationModels,,他们将大模型统一命名为fundationmodel,也可以...
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比GraphRAG还好的LightRAG到底是何方神圣
1.为什么要提出LightRAG,检索增强生成,Retrieval,AugmentedGeneration,RAG,通过整合外部知识源来增强大型语言模型,这种整合使LLM能够生成更准确和与上下文相关的响应,显著提高实际应用中的效用,•通过适应特定领域知识,RAG系统确保所提供的信息不仅相关,而且符合...
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Salesforce等开源1万亿tokens多模态数据集 斯坦福
华盛顿大学、斯坦福大学、Salesforce等研究人员联合开源了多模态数据集MINT,1T,据悉,MINT,1T共包含了大约1万亿个文本标记和34亿张图像,是现有开源多模态数据集的10倍,同时还首次从ArXiv网站中爬取了专业论文,进一步提升了数据质量,这对于开源领域开发GPT,4o、Gemini等...