而AI训练师则需要结合业务需要来训练数据、进行算法测试，推进模型的实际落地。另一方面，AI训练师还需要根据测试结果，反推数据准备环节的标注体系，提出对标注工具的功能建议、协作流程优化等。总的来说，就是一手调参数，一手抓数据，让AI生成的内容更准确。于是常常招聘要求AI训练师需要有一定的IT技术背景。在一些特...
AI 模型会倾向于重现训练数据中最常见的狗的品种，因此可能会过多地呈现金毛，而非法斗。如果随后的模型在一个 AI 生成的数据集中进行训练，而这个数据集中过多地呈现了金毛，这个问题就会加剧。经过足够多轮次的过多呈现金毛后，模型将忘记诸如法斗这样的冷门品种的存在，只生成金毛的图像。最终，模型将崩溃，无法...
今天发表在学术顶刊《自然》杂志的封面研究认为,如果放任大模型用自动生成的数据训练自己,AI 可能会自我退化,在短短几代内将原始内容迭代成无法挽回的胡言乱语。 这篇由牛津大学等机构提交的研究,强调了由于自我训练导致人工智能模型崩溃(Model Collapse)的风险,论证了原始数据源和仔细数据过滤的必要性。
（1）temperature，生成数据集的“温度”（取值0-1），值越高代表创意性越强，越低代表越精确；（2）number_of_examples，要生成的示例数量，推荐从100开始。3、无脑“下一步”，运行所有cell，完成“生成数据集”、“自动分为训练集和验证集”、“安装各种必备库”、“定义超参数”、“加载数据集并训练”这一...
据科大讯飞基础设施总监张骁介绍，在讯飞星火认知大模型的训练过程中，团队识别到AI训练对于网络的诉求可以归纳为三个词：大规模，高吞吐，高可靠。首先是大规模。AI大模型训练涉及的参数规模动则百亿千亿甚至万亿，这需要AI集群调动各计算节点资源，通过高速网络实现互联互通、相互协作才能完成训练任务。这意味着，无论...
如何把AI训练得像婴儿一样思考? 为了探究这个争论不休的“先天”和“后天”问题,Piloto等人利用PLATO仿真系统,来测试深度学习系统是否能够通过学习视觉动画,来获得对直观物理学的理解。 如果“后天”的理论是正确的,那么智力发展的关键就在于通过处理大量经验和大量数据来进行锻炼。
医学影像大模型是利用深度学习和大规模数据训练的AI通用模型，可自动分析医学影像以辅助诊断和治疗规划。但要提升大模型的性能，就需要大量数据不断进行训练。然而，由于患者隐私保护、高昂的数据标注成本等多种因素，要获得高质量、多样化的医学影像数据往往存在障碍。为此，近年来，研究者们开始探索使用生成式AI技术合成...
甚至有人做过这样一个类比， OpenAI 每训练一次，就相当于 3000 辆特斯拉同时跑 32 公里。。。这还只是 AI 前期训练用的电，在后期使用过程中累积的耗电量才是大头。一般来说，训练就是不断调整参数、重复训练，最后得到一个使用体验最好的模型，整个过程是有限度的。后期的推理过程就不一样了，比如我们用 Chat...
自从2月16日Open AI发布文生视频大模型Sora至今一月有余，面对生成式人工智能，舆论从惊叹，到失业的恐慌，再到落后的焦虑，最近却出现了质疑的声音，直指AI大模型惊人的训练和使用成本。据国盛证券估算，大型语言模型单次训练成本少则200万美元，多则达到夸张的1200万美元（约合8600万元人民币）！而Sora的视频模型...
对于复杂的定义，入行三年的人工智能训练师冯影解释道：“实际上就是人工智能的‘老师’，通过向AI‘投喂’海量的文本和图像数据，经过反复训练和调整，使AI模型变得更聪明，更能理解人类的世界。”三年前，冯影硕士毕业于安徽师范大学应用统计专业，入职科大国创软件股份有限公司，成为一名人工智能训练师。据冯影描述，...