真的假的? 颠覆认知!DeepSeek藏着掖着不公开数据,社区大佬们自己搞,各种平替数据集满天飞! OpenThoughts、Bespoke、Dolphin、LIMO,卷起来了! 512个H100算力,烧钱啊!Open-R1和Numina合作,搞了个加强版数学题库,每个题还有多个答案。 这也太卷了! 感觉AI解题要内卷到天花板了!就这?!
OpenAI开源的数学数据集,中国厂商新成绩一举冲到最前列! 就在9月16日,国产大模型在权威推理评测集GSM8K中,首次达到了80%正确率,大幅领先GPT-3.5(57.1%)和LLaMA2-70B(56.8%)。 而且这家厂商在大模型榜单上刷新全球纪录,已经不是第一次了。 它背后的公司在风起云涌的大模型技术江湖中,也频频被提及,越来越受关...
评价标准的应用:研究者们利用人类注释者和GPT-4本身作为分类器,将这个评价标准应用于主要来源于O*NET数据库的美国经济中的职业数据。为了构建主要的暴露数据集,他们收集了人类注释和GPT-4分类,使用了一个为了与作者的一组标签达成一致而调整的提示。研究员观察到人类评分和GPT-4评分在一致性上表现出类似的结果。 GP...
CLIP在发布的时候能在无任何微调的情况下(zero-shot ),在 ImageNet 数据集上的分类表现超 ResNets-50 微调后的效果,也就是说他是非常有用的。 所以在本文中,我们将使用PyTorch中从头开始实现CLIP模型,以便我们对CLIP有一个更好的理解 这里就需要用到2个库:timm和transformers,我们先导入代码 下一步就是预处理...
所有模型都在温度为0.1且相同的提示下进行评估。必须注意的是,他们没有为此评估进行任何调整。这个实验作为对我们的模型从未明确调整过的数据集进行的“现实生活”测试。 从上面这段描述来看老马的团队还是要脸的,比国内一些用测试题训练做开卷考试,完事还厚颜无耻的说超过GPT-4的强很多。
这次发布同样附带了一篇详细论文,指出与之前的模型不同,这个模型无需针对特定任务进行训练,「当一个大型语言模型在足够大且多样的数据集上进行训练时,它能够在许多领域和数据集上表现良好」。这些模型证明了它们与以往的 AI 系统非常不同。与其训练系统执行特定任务,不如简单地「请求」它们以自然语言执行新任务。
为了便于在视频生成过程中提取 ID 信息,他们提出了一个面向 ID 的数据集构建管道,该管道从构建的面部图像池中整合了解耦人类属性和动作字幕技术。在此基础上,他们进一步设计了一种随机人脸参考训练方法,从而从参考图像中精确捕捉与 ID 相关的嵌入,从而提高该模型在特定 ID 视频生成中的保真度和泛化能力。
(type='EpochBasedRunner', max_epochs=20) # 修改数据集相关设置 dataset_type = 'CocoDataset' classes = ('building',) data = dict( train=dict( img_prefix='first_test_dataset/train', classes=classes, ann_file='first_test_dataset/train/annotations.json'), val=dict( img_prefix='first_test...
开放新闻库(OpenNewsArchive)数据集是由OpenDataLab联合蜜度、商汤等多家联盟机构进行开源开发。该数据集总量达27GB,包含了880万篇新闻文章的信息,涵盖了各种不同主题和来源的新闻内容,其中中文占比超过99.9%。每篇新闻文章包括字段如标题、内容、发布日期、语言等,且数据集的内容经过数据清洗去重等处理,为研究人员和数...
训练数据:Latent Diffusion 是采用 laion-400M 数据训练的,而 Stable Diffusion 是在 laion-2B-en 数据集上训练的,明显后者用了更多的训练数据,而且后者还采用了数据筛选来提升样本数据质量,比如去掉有水印的图像以及选择美学评分较高的图像。 Text Encoder:Latent Diffusion采用一个随机初始化的 Transformer 来编码 ...