导致模型生成的数据缺乏多样性.条件提示是解决该问题的一种有效方法. 条件提示是指在输入提示中额外再加入条件项-条件值数据e_{condition} = \{(c_1, v_1), (c_2, v_2), \ldots, (c_n, v_n)\}. 条件项-条件值其实就是特定词或者短语的集合, 用于指定我们希望合成的数据的特性...
广义上,因为合成数据保留了和真实世界数据相同的结构或分布,却不包含原始信息,所以主要被用来代替原始数据用于模型训练和下游任务。 不过在实际应用中,出于数据可用性或真实场景数据对强化模型泛化能力的考虑,也有人基于原始数据样本,通过部分合成的方式(比如利用数据填补的方法替换原本的敏感和关键字段,进行局部数据的...
SORA合成.OpenAI的文生视频模型SORA可以生成一分钟长度的高清晰度视频, 训练文生视频模型的主要训练数据是视频和对应的文本描述. 在SORA的训练数据上, 作者采用介于宽屏1920x1080p以及坚屏1080x1920视频两者之间的各类比例的视频, 再用DallE3对视频生成文本描述 (其实是针对视频中的祯采样逐一生成描述), 再用GPT模型...
分别获取目标图像数据和目标文本数据；将目标图像数据输入图像机器学习模型，获取图像标准质量等级，将目标文本数据输入文本机器学习模型，获取文本标准质量等级，并获取第一质量等级；利用聚类分析获取图像簇数量和文本簇数量，并获取第二质量等级；获取相似历史合成数据和相似数据效用，根据相似数据效用获取第三质量等级；根据...
这项专利的核心是以大模型为基础,获取目标合成数据,主要包括目标图像数据和目标文本数据。通过将这些数据分别输入至图像机器学习模型和文本机器学习模型,系统能够进而生成图像标准质量等级和文本标准质量等级,最终得到一个统一的第一质量等级。此外,借助聚类分析技术,研究人员可以获取图像簇和文本簇的数量,从而进一步得出第二...
根据专利摘要,所述方法通过获取大模型生成的目标合成数据,分别对图像和文本数据进行深度分析。首先,目标图像数据被输入图像机器学习模型,输出图像标准质量等级,而目标文本数据则通过文本机器学习模型评估其标准质量等级,最终统一成一个初步的质量等级。 更有趣的是,这个专利还引入了聚类分析,依据图像和文本数据的聚类数量进...
本发明涉及信息交互数据处理技术领域,具体涉及用于投资领域的大模型合成数据校验方法、设备及介质,包括:在语言模型用户的交互问答过程中获取当前时刻的市场销售数据和交互评价数据以及文本数据;根据当前时刻下每个文本数据中相邻的关键信息之间的数据相似特征以及文本数据量的分布情况得到文本系数;结合历史数据中的交互评价数据...
现如今,谷歌MIT的研究人员发现,从大模型中学习可以得到使用真实数据训练的最佳模型的表征。 这一最新方法称SynCLR,一种完全从合成图像和合成描述学习虚拟表征的方法,无需任何真实数据。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.17742 实验结果表明,通过SynCLR方法学习到的表征,能够与OpenAI的CLIP在ImageNet 上的传输效果...
浙江大学 控制科学与工程博士 从人格角度利用大模型进行大规模数据合成 | Persona Hub利用大模型进行大规模数据合成 元数据: - 论文标题:Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas - 论文链接:链接 - 作者:Xin Chan, Xiaoyang Wang, Dian Yu, Haitao Mi, Dong Yu ...
[Diffusion生成点云,开源]OpenAI开源大招Point-E,通过文本生成3D point cloud的方法,快速有效地生成多样化复杂的3D模型 Jason陪你练绝技 4105 7 [3DGAN]浙江大学、香港理工和蚂蚁提出TeFF,无相机位姿3D感知GAN训练方法,在多个挑战的2D数据集上训练,生成样本可360度图像合成,并有完整几何形状 Jason陪你练绝技 2793 ...