【方法】:通过构建异质大型语言模型组成的序列多代理系统,分别为生成器、验证器和精炼模型,并采用轨迹扩展的合成数据生成过程及基于联合结果驱动的信用分配策略,以提升模型在共同解决问题时的协作能力。 【实验】:本文在MATH、GSM8k和CQA数据集上评估了方法的有效性,MALT训练的Llama 3.1 8B模型在数学和常识推理任务上分...
中数睿智申请大模型合成数据评估专利,推进数据质量新时代 金融界2024年12月18日报道,北京中数睿智科技有限公司近日向国家知识产权局提交了一项新专利申请,名为‘一种基于大模型的合成数据综合评价方法’(公开号CN119128608A),申请日期为2024年11月。这一创新性专利旨在提高合成数据的质量评估标准,以便在大数据时代更好地...
这一创新方法的提出,旨在全面提升合成数据的质量评估体系,为智能决策提供更为可靠的数据支持。 这项专利的核心是以大模型为基础,获取目标合成数据,主要包括目标图像数据和目标文本数据。通过将这些数据分别输入至图像机器学习模型和文本机器学习模型,系统能够进而生成图像标准质量等级和文本标准质量等级,最终得到一个统一的...
- Flow-Judge-v0.1是一个3.8B的紧凑而强大的模型,可在各个领域提供可定制的LLM系统评估。 - 该模型继承了Phi-3.5-mini instruct模型的架构,可以在保持较小体积的同时提供高质量的结果。 - Flow-Judge-v0.1支持多种评分标准,提供定性反馈和生成结构化评估结果。 - 模型在小规模合成数据集上进行训练,代表了一种...
目前基于扩散模型的方法,如新视角合成或 2D 到 3D 的转换,虽然有所尝试,但依然受到训练数据泛化能力、生成图像质量以及运行时间过长等问题的限制。 针对这一问题,研究员们开发了一种名为 Diff3DEdit 的创新方法。该方法无需进行微调和额外的训练,巧妙地利用了预训练的图像扩散模型所提供的先验知识,以实现单图像的...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于大模型的合成数据综合评价方法,获取大模型的目标合成数据,分别获取目标图像数据和目标文本数据;将目标图像数据输入图像机器学习模型,获取图像标准质量等级,将目标文本数据输入文本机器学习模型,获取文本标准质量等级,并获取第一质量等级;利用聚类分析获取图像簇数量和文本簇数量,并获取第二...
除了合成数据的质量评估,中数睿智或将在图像识别、自然语言处理等多个领域扩展其技术逻辑,提升其市场优势。未来,伴随着大模型技术的进一步成熟,合成数据所带来的信息将更为丰富,更能深度服务于各类行业,特别是在应对复杂的行业需求、技术挑战时,提升科研与应用的落实效果。
专利摘要显示,本发明公开了一种基于大模型的合成数据综合评价方法,获取大模型的目标合成数据,分别获取目标图像数据和目标文本数据;将目标图像数据输入图像机器学习模型,获取图像标准质量等级,将目标文本数据输入文本机器学习模型,获取文本标准质量等级,并获取第一质量等级;利用聚类分析获取图像簇数量和文本簇数量,并获取第二...
根据专利摘要,所述方法通过获取大模型生成的目标合成数据,分别对图像和文本数据进行深度分析。首先,目标图像数据被输入图像机器学习模型,输出图像标准质量等级,而目标文本数据则通过文本机器学习模型评估其标准质量等级,最终统一成一个初步的质量等级。 更有趣的是,这个专利还引入了聚类分析,依据图像和文本数据的聚类数量进...