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2024-07-02 talkingdev

深度探索:用muP扩展规模

这是一篇关于在扩展模型和数据集大小时调整超参数的极好且易于理解的文章。在大数据时代,如何有效地处理和分析庞大的数据集,是当前科技行业面临的一大挑战。本文主要介绍了使用muP进行规模扩展的技术方法。muP是一...

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2024-07-01 talkingdev

提升AI的写作技能:Suri数据集与I-ORPO方法的应用

Suri是一个由20,000份长篇文本和复杂指令配对的数据集。这个数据集的设计目的是为了提高AI的写作约束执行能力。开发Suri的团队引入了指令性ORPO(I-ORPO),这是一种利用合成破坏指令进行反馈的对齐方法。通过这个方...

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2024-06-28 talkingdev

论文:材料科学领域的语言模型

MatText是一套专为评估材料科学中语言模型性能的基准测试工具和数据集。这套工具和数据集的设计目标,是使研究者能够更有效地理解和评估语言模型在材料科学应用中的表现。语言模型在材料科学中的应用,可以帮助科学...

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2024-06-21 talkingdev

CIFAR-10,在3.29秒内实现图像分类94%准确率

CIFAR-10是一项图像分类基准测试。这段代码提供了一个训练配置,能在惊人的短时间内实现良好的性能。CIFAR-10数据集是机器学习领域常用的图像分类数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像,其中50000张用于训...

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2024-06-19 talkingdev

FireFunction-v2:匹配GPT4-o功能调用基准的开源模型

FireFunction-v2是一个开放模型,它在功能调用基准上与GPT4-o相匹配,这个模型是在Llama 3 70B的基础上训练出来的。这一模型的开发将为AI领域带来新的突破。FireFunction-v2的性能表现优秀,证明了它在处理大规模数...

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2024-06-18 talkingdev

Meta FAIR分享最新研究成果、模型和数据集

Meta FAIR是Facebook AI Research的一个项目,旨在推进人工智能领域的研究和发展。最近,Meta FAIR分享了他们的最新研究成果、模型和数据集,这些都将有助于推动人工智能技术的发展和应用。其中最引人注目的是他们最...

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2024-06-10 talkingdev

YOLO-World实现开放词汇对象检测创新

研究人员升级了流行的YOLO对象检测器,推出了YOLO-World,首次引入了开放词汇检测的概念。这种方法结合了视觉语言建模和大规模数据集训练,使其能够快速且准确地识别大量对象,即使在未特定训练的场景中也能表现出色...

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2024-06-06 talkingdev

Mistral推出模型定制API

Mistral近日宣布,通过其平台和API推出模型定制功能。这一新功能允许开发者根据具体需求对Mistral的模型进行微调,从而提高模型在特定应用场景下的性能。Mistral表示,此次推出的定制化服务将为企业和开发者提供更大...

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