【新智元导读】为训练AI模型，纽约州立大学的一名教授Brenden Lake，竟让自己不到2岁女儿头戴相机收集数据！要知道，Meta训Llama 3直接用了15万亿个token，如果Lake真能让AI模型学习人类幼崽，从有限的输入中学习，那LLM的全球数据荒岂不是解决了？绝了，为了训练AI模型，一位纽约州立大学的教授，竟然把类似GoPro...
- 任务依赖性：一般AI模型是针对特定的任务而设计和训练的，它们通常只能在该任务上表现良好，在其他任务上则效果较差。这意味着，如果要应对不同的任务和场景，就需要重新设计和训练新的模型，这会增加开发成本和时间，也会造成模型的冗余和浪费。- 通用性缺失：一般AI模型是基于特定的特征提取方法和模型构建方法来...
改进示例生成pipeline，让生成效率更高，成本更低；添加示例修剪功能，删除相似的样本从而提高性能；根据示例和数据集的详细信息（比如示例数量），利用GPT-4自动选择超参数，甚至是要微调的模型；训练多个变体，推出评估损失（eval loss）最少的那个；……大家也可以浅浅期待一波。如此神器，出自谁手？我们简单挖了一下...
智东西7月25日消息，微软、OpenAI和Cohere等公司正在测试使用合成数据（计算机生成的信息）训练大语言模型（Lare Language Models，LLM）。合成数据一般用于训练LLM。目前使用人造数据的最复杂形式即为合成数据，使用合成数据训练或有助于进一步训练AI模型。开发人员表示，来自网络的通用数据已不足以进一步提升AI模型的性能。
Polymathic AI（博学人工智能）团队近期发布了两个海量数据集（多模态宇宙、Well），用于训练AI人工智能模型来解决跨科学学科的问题。这些数据集包括来自天体物理学、生物学、流体动力学、声学和化学等数十个来源的数据。作者：Thomas Sumner 2024-12-2 译者：zzllrr小乐（数学科普公众号）2024-12-7 名为Well的数据集...
AI训练模型是人工智能领域的一个核心过程,它涉及到使用大量数据和算法来教导机器学习模型如何执行特定的任务。AI训练模型的作用广泛,几乎涵盖了所有行业和领域,包括但不限于: 自然语言处理:用于机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统、聊天机器人等。 计算机视觉:应用于图像识别、目标检测、视频分析、自动驾驶车辆的感知...
其中大模型原理到AI应用开发框架，LangChain，AI Agent，模型微调技术这几个方面，一定要仔细听！
一、无代码训练AI模型的技术路径分析 无代码训练模型的工具很多,比如浦育平台、ModelArts、MaixHub和EasyTrain等。实际上在大语言模型的支持下,通过合适的提示词,就能得到直接可用的模型训练代码。但不管通过哪种方式,实际上都是先要生成代码然后训练,只不过有些工具把生成的代码“隐藏”罢了。因此,训练模型始终需要部...
仍基于 Transformer 架构，使用前所未有的大规模计算参数和数据进行训练，展现出比以前的 AI 模型更普遍...
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，无论是节点内部还是节点之间，都需要强大的网络去实现规模组网及高效部署。其次高吞吐。集群架构下的AI大模型训练场景中会存在负载不均衡的情况，且设备...