Epoch数量:针对基于文本的数据进行了 2 个 Epoch 的训练,而针对基于代码的数据进行了 4 个 Epoch 的训练。此外,还有来自 ScaleAI 和内部的数百万行的指令微调数据。 在预训练阶段,GPT-4使用了8k 的上下文长度,而32k的版本是基于预训练后的8K版本微调而来的。 并行策略 并行策略对于在A100GPU进行优化相当重要。为...
Llama 3系列最大模型规模将超过4000亿参数,英伟达科学家Jim Fan认为,这一版本未来的推出将意味开源社区的一个分水岭,开源模型将一举翻越GPT-4这一高峰。 ▲Jim Fan对Llama 3表示赞叹 Llama 3模型基于超过15T个token的公开数据预训练,其中数据量是Llama 2的七倍,代码量也增至四倍。此外,Llama 3的训练效率比Llama...
如果我们现在以GPT4 1.3万亿参数作为基准,其他厂商都能训练这么大的模型,并且都有望达到同样的智能水平,那么训练数据和训练方式就成了秘密武器,毕竟在这个参数量下,不同模型的上限不会有太多差别。就像这么多考生,大家脑容量都是一样的,智商也相差不大,但是为啥有人能考上清华北大,差别在哪里,学习资料和学习方法就...
GPT4预计将拥有超过100万亿个参数(1e+15),而GPT3只有1750亿个参数(1.75e+11)。这意味着GPT4可以处理更多的数据,生成更长、更复杂、更连贯、更准确、更多样化和更有创造力的文 发布于 2023-03-16 19:11・IP 属地山东 写下你的评论... 1 条评论...
在测试集上训练是新手的做法。以下是一些在家练习魔法的技巧: 1. 在测试集的释义示例上进行训练。来自LMSys的“LLM去污剂”论文发现,通过以不同格式、措辞甚至外语重写完全相同的测试问题,您可以使用13B模型在MMLU、GSK-8K和HumanEval(编码)上击败GPT-4。轻松获得+10分。 2. 游戏LLM去污剂也很容易。它只检查...
这条推文暗示了人工智能和博弈论的结合,可能探讨了像GPT-3这样的先进AI模型如何处... 内容导读 卡洛斯·E·佩雷斯(Carlos E. Perez),即Twitter上的@IntuitMachine,邀请讨论关于大型语言模型(LLMs)在不完全信息游戏领域的引人入胜话题。这条推文暗示了人工智能和博弈论的结合,可能探讨了像GPT-3这样的先进AI模型如...
1. OpenAI面向ChatGPT Plus和Team用户推出高级语音模式。 2. OpenAI向白宫提议建设超大型数据中心,功率与一座城市相当。 3. 人工智能初创公司Anthropic的2024年收入或达10亿美元。 4. 拜登:需要制定全球规则来规范人工智能的发展。 5. 谷歌:Snap在其“My AI”聊天机器人中部署了Gemini的多模式功能。
6. ChatGPT幕后大佬、o1推理模型作者Luke Metz官宣从OpenAI离职。 7. OpenAIGPT-4解锁新成就:100%识别性别、74.25%识别年龄范围,未专门训练可媲美专业算法。 8. vivo全新蓝心大模型矩阵发布,推出30亿蓝心端侧大模型3B、语音大模型。 9. 首个开源AI候选版定义稿发布:四大要求,训练数据上有妥协。
Meta Llama 3.1-405B多项跑分超越 OpenAI GPT-4o。 8. 番茄小说被曝要求网文作者同意将作品用于训练AI,引发作者联合抵制。 9. 字节跳动:豆包搜索来源于公开信息,与WPS在AI训练层面未开展任何形式合作。 10. 多所高校开始检测毕业论文“含AI量”,学生称自己原创论文被检出“AI率”较高、无法过审。
FinTral:GPT-4级金融大模型 | 来自不列颠哥伦比亚大学和 Invertible AI 的研究团队提出了一套基于 Mistral-7b 模型构建的、为金融分析定制的最新多模态大型语言模型(LLMs)——FinTral,它集成了文本、数字、表格和图像数据。通过大量文本和视觉数据集,研究团队对 FinTral 进行了特定领域的预训练、指令微调和 RLAIF ...