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LLaMA論文研讀:小參數+大數據的開放、高效基礎語言模型閱讀筆記
這些努力都是基于這樣的假設:更多的參數會帶來更好的性能。然而,Hoffmann等人(2022)最近的工作表明,在給定的計算預算下,最好的性能不是由最大的...
計標簽為正樣本,分類為正樣本的數目為True Positive,簡稱TP,標簽為正樣本,分類為負樣本的數目為「False Negative」,簡稱FN,...
這看起來顯而易見,但你首先最應該做的是隨機瀏覽你將要使用的訓練數據。將一些文件復制到本地計算機上,然后花幾個小時來預覽它們。如果您正在處理圖片,使用類似...
WIDER Pedestrian提供了專門用于行人檢測的大規模數據集。考慮當前行人檢測兩大熱門應用(監控和自動駕駛),選用監控攝像頭和車載攝像機采集的圖...
Hadoop是一個開源的分布式計算框架,它可以處理大規模數據集并能夠在通常由計算機集群或者計算機網絡上的數千臺計算機上并行運行。Hadoop的設計初衷是...
除了AI業內關心他們如何支持語料稀缺的冷門語言,以及如何在BLEU基準測試上提高7個點以外。也有來自西非的網友認為,語言障礙正是全球互聯網用戶數量進一步...
RLHF實踐中的框架使用與一些坑 (TRL, LMFlow)
我們主要用一個具體的例子展示如何在兩個框架下做RLHF,并且記錄下訓練過程中我們踩到的主要的坑。這個例子包括完整的SFT,獎勵建模和 RLHF, 其中R...
隨著大量預訓練語言模型在文本對話任務中的出色表現,以及多模態的發展,在對話中引入多模態信息已經引起了大量學者的關注。
基準數據集(CORR2CAUSE)如何測試大語言模型(LLM)的純因果推理能力
? 因果推理是人類智力的標志之一。因果關系NLP領域近年來引起了人們的極大興趣,但其主要依賴于從常識知識中發現因果關系。本研究提出了一個基準數據集(CO...
通用AI大模型Segment Anything在醫學影像分割的性能究竟如何?
為了全面評估分析SAM在醫學影像分割上的表現,團隊收集并標準化了52個公共數據集,最終整理構建了一個包含16種影像模態和68種生物醫學領域分割目標(表1...
在這個新版本中,用戶可以找到很多環境和社會科學相關的數據集,以及其他學科的數據,包括政府數據和新聞機構提供的數據,如 ProPublica。隨著越來越多...
支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)是一種非常流行和強大的機器學習算法,常用于分類和回歸問題。它的基本原理源自于統計學...
怎么把圖片表示成高質量文本一直是個熱門的問題。傳統的思路Show,and Tell 等 Image Caption和Dense Caption 等都是依...
我們這里提出的其實是介于 tracking 與 optical flow 的中間的 mid-level correspondence 或者說是 semi...
Google AI的研究人員的最新研究提出一個全新概念:剛度(Stiffness)
學習率的選擇對學習函數的剛度特性有顯著影響。高學習率會導致函數逼近在更大的距離上“更剛”(stiffer),并且學習到的特征可以更好地泛化到來自不同類的...
在大多數機器學習任務中,我們首先要做的(也是最重要的任務)就是在使用算法之前分析數據集。這一步驟之所以重要,是因為它能夠讓我們對數據集的復雜度有深入的了...
但這種分類方式常因為上下文定義邊界模糊,導致集體異常值和上下文異常值的定義邊界也模糊。上下文異常值的上下文在不同文獻中通常非常不同。
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