在这篇文章中,作者提出了一个适用于多群组人群行为的合成数据生成框架 M3Act。实验显示,该合成数据集可以大大提高下游模型在多人跟踪和群体活动识别上的性能,并可以在 DanceTrack 任务上替代超过 62.5% 的真实数据,从而在现实应用场景中降低数据标注成本。此外,该合成数据框架还提出一类新的任务:可控 3D 群体活动生成。该任务旨在
IBM 合成数据集是一系列人工生成的数据集,它们旨在增强预测性 AI 模型训练和大语言模型 (LLM),以便金融服务领域的 IBM Z 与LinuxONE 企业能快速访问适用于 AI 项目的相关丰富数据。 这些预构建的数据集可进行下载,并打包为 CSV 与 DDL 文件,以便使用并兼容所有内容(包括数据库、电子表格和硬件平台以及标准 AI ...
Cosmopedia 是 Hugging Face 社区开发的一个庞大的开放合成数据集,旨在支持大语言模型(LLM)的预训练。该数据集包含超过 3000 万个文件,总共约 250 亿个 tokens,是迄今为止最大规模的公开合成数据集之一。Cosmopedia 的主要目的是生成用于模型训练的多样化、高质量数据,以复现类似于微软的 Phi-1.5 模型的训练数据。
面对行业对语音数据更高维度的需求，我们再次引领技术创新，于近期率先发布超大规模的拟真多风格语音合成数据集，为AI语音技术发展注入全新动力。大规模拟真多风格语音合成数据集 区别于传统的真人录音数据集，此次标贝科技推出的拟真合成语音数据集基于自研的高音质语音合成系统生成。数据规模达上万小时，包括各种常见的中英...
本文概述了我们在生成含数十亿词元的合成数据集以复现Phi-1.5过程中所遇到的挑战及其解决方案，由此最终创建了Cosmopedia合成数据集。合成数据已成为机器学习社区的 C 位话题，其题中之义是用人工 (如使用大语言模型 (LLM)) 生成的数据模拟真实数据。Phi-1.5https://arxiv.org/abs/2309.05463Cosmopediahttps:/...
本文概述了我们在生成含数十亿词元的合成数据集以复现Phi-1.5过程中所遇到的挑战及其解决方案,由此最终创建了Cosmopedia合成数据集。合成数据已成为机器学习社区的 C 位话题,其题中之义是用人工 (如使用大语言模型 (LLM)) 生成的数据模拟真实数据。 传统上,构建用于有监督微调和指令微调的数据集需要昂贵且耗时的人...
本文概述了我们在生成含数十亿词元的合成数据集以复现Phi-1.5过程中所遇到的挑战及其解决方案,由此最终创建了Cosmopedia合成数据集。合成数据已成为机器学习社区的 C 位话题,其题中之义是用人工 (如使用大语言模型 (LLM)) 生成的数据模拟真实数据。 Phi-1.5:https://arxiv.org/abs/2309.05463 ...
数据集链接:https://www.modelscope.cn/datasets/swift/cosmopedia 03 .Chinese Cosmopedia 数据集 数据集简介 Chinese Cosmopedia数据集共包含1500万条数据,约60B个token,构建合成数据集的两个核心要素是种子数据和prompt。种子数据决定了生成内容的主题,prompt则决定了数据的风格(如教科书、故事、教程或幼儿读物)。
目前，Bootstrap3D的数据集已经全面开源。用大模型合成数据 近年来，3D内容生成技术迎来了飞速发展。然而，相对于2D图片生成，生成高质量的3D物体仍面临诸多挑战。其中核心的瓶颈即在于3D数据，尤其是高质量数据的不足。为了解决这一问题，研究团队推出Bootstrap3D框架，通过自动生成多视图图像数据来解决3D内容生成中高...