MIT新研究:学习使用多种语言模型协作解码 麻省理工团队提出了一种通过在 token 层交错生成多个大型语言模型(LLM)让它们学会协作的方法。他们将由哪个 LLM 生成下一个 token 的决定建模为一个潜在变量。通过在潜变量模型下优化训练集的边际可能性,基础 LLM 会自动学习何时自行生成、何时调用其中一个 “助手”语言模型...
首先,我们在预训练LLM的词汇表中引入用户/项目ID标记,以忠实地建模用户/项目协作和内容语义。相应地,在预训练阶段,提出了一种新颖的软硬提示策略,通过在用户-项目交互和用户/项目特征建立RS特定语料库上的语言建模,有效地学习用户/项目协作/内容标记嵌入。此外,引入了一种新颖的相互正则化策略,鼓励CLLM4Rec捕捉用户...
Nando de Freitas是人工智能领域的知名人物,他分享了一条关于JPEG-LM的推文,其中JPEG-LM代表“大型语言模型作为具有规范编解码器表示的图像生成器”。这个概念是图像生成领域的最新发展,表明大型语言模型(LLMs)现在可以用来创建图像,可能... 内容导读 Nando de Freitas是人工智能领域的知名人物,他分享了一条关于JPEG-...
根据来自葡萄牙北部的两种不同类型的vinho verde葡萄酒样品的数据,可以将问题视为一个回归任务。我们的目标是利用理化特性(如固定酸度、PH值和酒精浓度)来建模葡萄酒的质量。通过对这些输入变量与葡萄酒质量之间的关系进行分析,我们可以使用随机森林算法来进行训练和调
与建立分离的模型相比,使用符号迷你程序或定理证明等技术来增强LLM可能是一种更有效的策略。这将利用LLM现有的语言优势,同时解决其数学局限性,可能会导致更强大和通用的人工智能系统。这些技术的积分可以在不需要专门架构的情况下释放LLM的潜在数学潜力,为未来的人工智能研究和开发提供一个有前景的方向。 2024/07/12 ...
这是GMNN(Graph Markov Neural Networks) 模型的实现。 GMNN集成了 统计关系学习方法 (例如关系Markov网络和Markov逻辑网络)和 图神经网络 (例如图卷积网络和图注意力网络),用于半监督对象分类。 GMNN使用条件随机场来定义以对象特征为条件的所有对象标签的联合分
MaPa先进的自动生成逼真的3D材质技术 | MaPa能够根据提供的文本描述为三维模型生成逼真的材质。这种技术的发展对于3D建模、游戏开发和视觉效果产业来说,极大地简化了创建高度详细和真实感材料的过程,需要理解传统的3D材质创作过程通常涉及大量的手工工作,包括手绘或使用软件工具逐像素地调整材质属性,耗时还需要艺术家具备高...
OpenDiT:易于使用、快速且内存效率高的系统,用于训练和部署DiT模型 论文:通过 Evo 模型从分子到基因组规模上进行序列建模和设计 Sora:大视觉模型的背景、技术、限制和机遇回顾 产品:Thinkbuddy AI 发布于 2024-02-29 20:21・IP 属地湖北 赞同 2
2. 思维的主要载体形式是语言,因此现在很多大模型都有了“思维链”的能力,可以自我形成计划,使用工具来完成复杂任务,有着很大的想象空间。对于开发者来说,如何提供更好的思维过程示范,拆解任务步骤,对每一步的情境和需求做详细的说明等,都是激活这种模型能力的重要手段。