在今年世界上最大规模的太阳能赛车活动中,新南威尔士大学的Sunswift Racing团队正大放异彩。 首次于35年前启动的World Solar Challenge吸引了来自全球的学术参与者。今年的比赛吸引了近100个竞争对手。 比赛历时大约四天,总里程约1900英里,参赛者不是为了速度而是为了最大能源效率而争夺。 悉尼新南威尔士大学(UNSW)赢得了能源效率比赛,并且以其使用NVIDIA Jetson Xavier NX进行能源优化的Sunswift 7车辆第一个越过终点线,获得了巡航杯的荣誉。它也是唯一一支搭载4人并拥有遥控任务控制团队的参赛者。 “能够使用最少的能量在其他任何人之前到达阿德莱德,这是一个完全不同的命题,但第一个越过终点线只是为了炫耀权利,” Sunswift项目经理、UNSW教授Richard Hopkins说道。 Hopkins之前在英国管理过F1赛车队。 比赛组织者将这项活动称为“对未来更可持续的移动方式做出的最伟大的创新和工程挑战”,该活动贯穿整个澳大利亚公路,从北部的达尔文到南部的阿德莱德。它也成为了追求电动车行业职业道路的学生们的跳板。 像许多竞争对手一样,UNSW在因COVID-19大流行而经历了三年的比赛暂停后再次参赛,使得今年的比赛备受期待。 “每个团队成员都需要理解他们正在做什么和在团队中的角色,并在这五天半的比赛中表现最佳,” Hopkins说道。 “这使人筋疲力尽。” 全力以赴的能源效率 比赛允许参与者在车辆停留在两个位置过夜时,从完全充电的电池开始充电。剩下的约90%的能量来自太阳和车辆的太阳能电池板。 UNSW第七代Sunswift 7使用算法进行能源效率优化,基本上关闭所有非必要的计算,以最大化电池寿命。 这辆太阳能电动车依靠NVIDIA…
Leave a CommentMonth: October 2023
Initial Access Brokers出售未经授权的访问权限
Leave a Comment“美国食品药品监督管理局已经批准了许多新的人工智能程序,但医生们对这些工具能否真正改善护理或是否有可靠的研究支持持怀疑态度”
Leave a Comment我们没有充分讨论我们在使机器学习取得令人兴奋的进步时依赖多少人工手工劳动事实是,技术和人类活动之间的分割是人为的一切……
Leave a Comment也许你听说过这项技术,但你并没有完全理解它,尤其是PPO部分这个解释可能会有所帮助我们将关注文本到文本语言模型📝,例如…
Leave a Comment将多个专家子网络的输出结合起来进行预测或决策的神经网络模型被称为专家混合(Mixure of Experts, MoE)。当处理复杂且多样化的数据时,该架构特别有用,其中不同的数据子集或方面可能需要专门的模型来有效处理。由于MoE模型可以学习忽略在某些输入上表现不佳的专家的输出,因此它们通常对数据中的离群值或噪声更具鲁棒性。 MoE架构的计算成本可以因模型的具体设计、它所处理任务的复杂性以及用于训练和推理的硬件而有很大的差异。MoE架构可能比传统的神经网络计算成本更高,特别是涉及许多专家和复杂的门控机制时。例如,Switch Transformer-c2048模型具有1.6万亿个参数,为了高效运行需要3.2 TB的加速器内存,这使得它具有挑战性和昂贵。 研究人员在一个名为QMoE的新框架中解决了这个内存问题。它由一个可伸缩的算法组成,可以将万亿参数的MoE精确压缩到每个参数不到1比特。QMoE可以将SwitchTransformer-c2048模型的1.6万亿个参数压缩到不到160 GB,可以在单个GPU上在一天内处理完。这是首次能够通过负担得起的无需重新训练的压缩技术实现对万亿参数MoE的精确子1比特压缩。 通常情况下,这是通过创建某些模型组件的副本来实现的,每个副本只负责处理一部分输入标记。路由器层通常决定相应的输入到组件的分配。量化是目前用于减小模型大小和相应模型权重到较低数值精度的方法。然而,一些MoE模型非常庞大,需要将缩小率显着提高至少四倍才能使它们变得实用。将模型量化至极低精度需要更复杂的数据依赖方法。 与使用全精度(32位或16位)权重和激活值训练神经网络不同,数据依赖的量化方法使用量化后的权重和激活值训练模型。这有助于模型适应低精度数值表示的限制。用于数据依赖量化的流行框架和工具包括TensorFlow,PyTorch和TensorRT,它们提供了内置的量化感知训练和校准支持。 研究人员目前仅考虑了解码操作和具有合理效率的编码矩阵。他们计划将重点放在预训练基础模型的直接压缩上。未来,他们的工作将包括对压缩模型进行专门的下游任务微调。
Leave a Comment我觉得非常有趣的机器学习领域是通过推荐产品或服务来个性化用户的体验为了追求这个热情,我决定从事一个端到端的工作…
Leave a CommentBRANCH-SOLVE-MERGE(BSM)是一种用于增强大型语言模型(LLM)在复杂自然语言任务中的程序。BSM包括分支、解决和合并模块,用于规划、破解和组合子任务。应用于LLM响应评估和带有Vicuna、LLaMA-2-chat和GPT-4等模型的约束文本生成,BSM提高了人类-LLM一致性,减少了偏见,并使LLaMA-2-chat能够在大多数领域与或超过GPT-4相匹配。它还提高了约束故事生成的连贯性和满意度。 LLM在多方面语言任务上表现出色,但通常需要复杂性的帮助。BSM是一种LLM程序,将任务分为步骤,并使用不同的提示参数化每个步骤。它是一种与以前的顺序方法有所不同的方法,目标是解决LLM评估和约束文本生成等受益于并行分解的任务。该过程为评估LLM在复杂文本生成任务中提供了宝贵的解决方案,特别是在基于规划和约束的场景中,满足对整体评估的需求。 LLM在文本生成方面表现出色,但在复杂的多目标任务中需要帮助。UNC-Chapel Hill和Meta的研究人员引入了BSM,一种应对这些挑战的方法。BSM通过分支、解决和合并模块将任务分解为并行子任务。应用于LLM响应评估和约束文本生成,BSM提高了这些任务中的正确性、一致性和约束满足度,使得LLaMA-2-chat、Vicuna和GPT-4等各种LLM受益。它为提高LLM在复杂语言任务中的性能提供了有前途的解决方案。 BSM将复杂语言任务分解为三个模块:分支、解决和合并。应用于LLM响应评估和约束文本生成,BSM提高了正确性的一致性,并减少了偏见。它将人类-LLM一致性提高了26%,约束满足度提高了12%。BSM是一种多功能的基于分解的方法,可应用于各种LLM,因此在改善不同任务和规模的LLM评估方面具有前景。 BSM提高了LLM-human的一致性,使LLaMA-2-70B-chat在回答一回合和二回合的问题方面提高了12个百分点。它在位置偏差和长度偏差方面的性能超越了自一致性,并减少了34%的偏见。BSM使弱的开源模型(如LLaMA-2)能够与GPT-4竞争。BSM的性能延伸到各个领域,与不同类别的GPT-4相匹配或逼近,在改善一致性得分和减少偏见方面。它在评分基于参考的问题方面表现出色,在数学等类别中超越LLaMA-2-70B-chat和GPT-4,提高了一致性得分,减轻了位置偏差。 BSM方法解决了LLM评估和文本生成中的关键挑战,增强了连贯性、规划和任务分解。BSM的分支、解决和合并模块改进了LLM响应评估和约束文本生成,从而提高了正确性、一致性和人类-LLM一致性。BSM还减少了偏见,增强了故事的连贯性,并提高了约束满足度。它在不同的LLM和领域中证明了效果,甚至在各种类别中胜过GPT-4。BSM是一种多功能且有前景的方法,可提高LLM在多个任务中的性能。 查看论文。此研究的所有功劳归功于该项目的研究人员。另外,别忘了加入我们的32k+ ML SubReddit,40k+ Facebook Community,Discord Channel和Email Newsletter,我们在其中分享最新的AI研究新闻、酷炫的AI项目等等。 如果您喜欢我们的作品,您会喜欢我们的通讯.. 我们也在Telegram和WhatsApp上。 研究人员来自Meta和UNC-Chapel Hill推出Branch-Solve-Merge:一款革命性程序,提高复杂语言任务中大型语言模型的性能首次出现在MarkTechPost上。
Leave a Comment在本系列的前一部分中,我们捕获了一个YouTube视频的文字稿在这篇文章中,我们将采用那个文字稿并创建一个摘要处理流程,将文本压缩为……
Leave a Comment介绍 你曾经想过会有一个系统可以预测电动车的效率,用户可以轻松使用该系统吗?在电动车的世界里,我们可以非常准确地预测电动车的效率。这个概念现在已经进入现实世界,我们对Zenml和MLflow心存无比感激。在这个项目中,我们将深入探索技术,并了解如何将数据科学、机器学习和MLOps结合在一起,创造出这项美丽的技术,并且你将看到我们如何使用ZenML来研究电动车。 学习目标 在这篇文章中,我们将学到以下内容: 了解Zenml是什么,以及如何在端到端的机器学习流水线中使用它。 了解MLFlow在创建机器学习模型实验跟踪器中的作用。 探索机器学习模型的部署过程以及如何设置预测服务。 了解如何创建一个用户友好的Streamlit应用,与机器学习模型预测进行交互。 这篇文章是作为数据科学博览会的一部分发表的。 理解电动车效率 电动车的效率是指电动车将电池中的电能转化为行驶里程的效率。通常以每千瓦时(kWh)的里程来衡量。 电动机和电池的效率、重量、空气动力学和辅助负载等因素影响着电动车的效率。因此,很明显,如果我们优化这些方面,我们可以提高电动车的效率。对消费者来说,选择一个效率更高的电动车会带来更好的驾驶体验。 在这个项目中,我们将建立一个端到端的机器学习流水线,使用真实世界的电动车数据来预测电动车的效率。准确地预测效率可以指导电动车制造商优化设计。 我们将使用ZenML,一个MLOps框架,来自动化机器学习模型的训练、评估和部署工作流程。ZenML提供了元数据跟踪、工件管理和模型可重现性等能力,覆盖了机器学习生命周期的各个阶段。 数据收集 对于这个项目,我们将从Kaggle开始收集数据。Kaggle是一个在线平台,提供许多用于数据科学和机器学习项目的数据集。您可以从任何地方收集数据。通过收集这个数据集,我们可以对我们的模型进行预测。在这里是我的GitHub代码库,您可以找到所有的文件或模板 – https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 问题陈述 高效的电动车是未来的趋势,但准确预测电动车的续航里程非常困难。 解决方案 我们的项目将数据科学和MLOps结合起来,为预测电动车的效率创建一个精确的模型,使消费者和制造商受益。 设置虚拟环境 为什么我们想要设置虚拟环境? 它帮助我们使项目突出,不与系统中的其他项目发生冲突。…
Leave a CommentOpenAI正在发布一款测试版本,承诺完全改变我们与这款先进AI的沟通方式,对ChatGPT Plus订户来说这是一个令人兴奋的发展。这个备受期待的版本有两个重要新增功能,即上传和分析文件的能力以及多模态支持,这将提升用户体验。这些革命性的新增功能使得个人聊天机器人订户也能体验到之前只有ChatGPT Enterprise才能使用的办公功能。本文将探讨这些新功能以及它们预计将如何改变我们使用人工智能的方式。 还可阅读:什么是ChatGPT?你需要知道的一切 文件上传和分析:对数据爱好者而言的游戏改变者 将文件直接上传到聊天机器人界面是ChatGPT Plus更新中最引人注目的特点之一。这个功能为用户提供了令人兴奋的新可能性,代表了重大功能飞跃。它通过消除繁琐的复制粘贴信息的过程,节省了时间和精力。 它是如何工作的? ChatGPT需要一些时间来处理和评估用户上传的文件。文件处理完毕后,聊天机器人可以以不同的方式提供帮助,如提供问题和答案,或者在用户请求时创建数据可视化。这意味着研究人员、分析师和数据爱好者现在拥有了一个强大的工具,可以更有效地进行数据分析。 上下文和直观的多模态支持 ChatGPT Plus更新添加了第二个革命性的功能,即多模态支持。与之前需要用户从菜单中主动选择“使用Bing浏览”等选项的版本不同,这个新功能利用人工智能的上下文理解来自动检测用户的需求。 ChatGPT Plus的用户基本上不再需要纠缠于模式或设置。对话上下文会导致AI系统自动修改其行为。这种直观的方法简化了用户体验,也提升了ChatGPT交互的自然性和流畅性。 增强的可访问性 重要的是要记住,只有高级用户才能访问这些新功能的发布。ChatGPT Plus会员现在可以上传文件并使用多模态支持,为基于AI的数据分析和内容创作开拓了更广泛的受众。 展望未来 随着ChatGPT生态系统的发展,我们只能猜测未来将会有什么。这些最新更新展示了OpenAI致力于提升用户体验和增加对人工智能的可访问性。ChatGPT Plus是一个了解人工智能先进功能的平台。 还可阅读:OpenAI发布6个激动人心的ChatGPT功能,革新用户体验 我们的观点 OpenAI为ChatGPT Plus会员发布了新的测试功能,包括文件上传、分析和多模态支持。这些更新使得AI数据分析和内容创作更加轻松便捷。OpenAI在令人兴奋的人工智能领域引领潮流。通过接受ChatGPT Plus,探索人工智能的无限潜力。
Leave a Comment像GPT-3这样的语言模型被设计为中立的,它们根据它们在数据中学习到的模式生成文本。它们没有固有的情绪或情感。如果用于训练的数据存在偏见,这些偏见可能会反映在模型的输出中。然而,它们的输出可以根据上下文和输入的情况解释为正面的、负面的或中性的。文本的上下文对于确定情感至关重要。一句话在孤立情况下可能是负面的,但在更广泛的文本上下文中可能是正面的。大型语言模型考虑了周围的文本,但理解上下文可能是具有挑战性的。 对于存在歧义、讽刺或混合情感的文本,情感分析可能会很困难。大型语言模型可能无法正确解释这些细微差别。错误分类或误用情感分析可能会产生现实世界的后果。我们需要考虑这些影响并负责任地使用人工智能。加州圣克鲁兹分校的研究人员分析了ChatGPT和GPT-4等各种模型的情感行为。他们评估了LLM生成功能归属的能力。 在评估中,他们研究了两种生成方式。他们比较了在预测之前生成解释和在预测之后生成解释的方式。在这两种方法中,他们要求模型开发一个完整的特征归属解释列表,其中包含每个单词的重要性得分,并要求模型返回前k个最重要的单词。他们将它们与可解释性方法如遮挡和局部可解释的模型无关的解释相比较。这两种技术用于解释和说明复杂模型的预测,在机器学习和深度学习中使用。 还需要根据输入特征评估这些模型。人们必须评估模型对输入特征值微小扰动的响应,使用梯度显著性、平滑梯度和综合梯度等代表性方法。研究人员采用一种称为遮挡显著性的新方法,他们评估了模型对删除各种特征的各种输入的响应。为了捕捉非线性相互作用,他们同时删除多个特征,将特征的重要性定义为线性回归系数,并对其进行评估。 根据忠实度评估,他们的结果表明,没有一个自动生成的解释在其他解释上具有明显的优势。根据协议评估,它们之间差异很大。因此,一些解释可能比当前的解释好得多,可能需要新的技术来揭示它们。 这种思维链生成可以被认为是模型的解释。它通常有助于最终答案的准确性,尤其是在复杂的推理任务上,比如解决数学问题。因此,团队的未来工作包括评估GPT-4、巴德和克劳德等LLMs。他们将开展一项比较研究,以了解这些模型如何理解自身。他们还希望进行关于反事实解释和基于概念的解释的研究。
Leave a Comment人工智能和机器学习的领域越来越普遍。这些领域中的一个主要问题是机器是否能够复制人类认知和语言的复杂性。问题仍然存在,即机器是否真正有能力复制人类语言和认知的系统性组成特征。 系统性学习是人们获得新思想并有条理地将其与既有思想相结合的能力。系统性组成性是人类语言和智力的一项杰出能力。这个想法类似于解代数方程,因为它需要生成和理解熟知元素的新组合的能力。 尽管在这一领域取得了实质性进展,神经网络在系统性方面的问题尚未得到解决。这带来了Fodor和Pylyshyn提出的一个著名主张,即人工神经网络作为人类思维模型是不充分的,因为它们无法具备这种能力。作为对此的回应,一个研究团队最近展示了神经网络如何通过使用一种名为元学习组成性(MLC)的新技术来实现类似人类的系统性。 使用这种方法,研究团队训练了一系列动态编排问题的神经网络。该研究采用了指令学习范式来进行行为学研究,以比较人类和机器的表现。MLC在系统性组成性方面使人类和机器之间的差距缩小。该方法通过高级指导和人类示例指导神经网络的学习过程,而不是依赖人工构建的内部表示或归纳偏见。它能够帮助网络获得适当的学习能力。 研究团队表示,他们进行了一些人类行为实验来评估这种方法。他们使用指令学习范式评估了七种不同的模型,以了解哪种模型可以最好地平衡类似人类的泛化的两个关键组成部分:灵活性和系统性。结果非常令人印象深刻,因为MLC是唯一一个能够模仿系统性和灵活性的受试模型,这对于复制类似人类的泛化是必要的。它既不依赖过于灵活但非系统性的神经网络,也不强加不灵活但完全系统性而刻板的概率符号模型。 MLC技术之所以令人印象深刻,是因为它不需要复杂或专门的神经网络拓扑结构。相反,它优化了普通神经网络的组合技能。在这次面对面的比较中,基于MLC的网络在系统性泛化方面与人类的表现非常相符。 总之,MLC为人们证明机器可以在语言和推理方面实现类似人类的系统性打开了大量的用途。它展示了机器学习系统如何模拟人类认知的系统性,可能提高人类在一系列认知活动中的能力,如问题解决、创造性思维和自然语言处理。这一突破无疑有能力将人工智能领域带入新的革命,使人类能够更接近那些不仅可以模仿,而且真正理解和复制人类思维系统性特征的机器。
Leave a Comment在人工智能正在重新塑造全球技术格局的时代,美国通过拜登总统发布的一项全面行政命令旨在巩固其领导地位这个备受期待的举措正值一个关键时刻,全球各国正在竞相利用人工智能的承诺,同时减少其中固有的风险这项命令涵盖范围广泛,…
Leave a Comment我们非常高兴地宣布推出了简化版的Amazon SageMaker JumpStart SDK,它能够轻松构建、训练和部署基础模型预测代码也得到了简化在本文中,我们将演示如何使用简化版SageMaker Jumpstart SDK只需几行代码便能开始使用基础模型
Leave a Comment这篇帖子探讨了公共部门和政府中的数据流用例和架构,并提供了来自美国国防部、美国国家航空航天局、德国铁路等案例研究
Leave a Comment知识图谱,作为将事实表示为相互连接实体的技术,已经成为增强人工智能系统具备吸收和情境化知识能力的关键技术然而…
Leave a Comment就像一台油脂良好的机器一样,您的组织正处于重大软件部署的边缘您已经大量投资于前沿的人工智能解决方案,您的数字转型战略已经确定,您的目光坚定地放在未来然而,一个问题令人担忧——您是否真正能够利用人工智能的力量来优化软件部署 […]
Leave a CommentWěndìng chuánbō wǎngluò yònghù jièmiàn (SD-WebUI) shì yīgè wèi wěndìng chuánbō móxíng tígōng liúlǎn qì jièmiàn de zōnghé xiàngmù, tā lìyòng Gradio kù. Jīntiān, wǒmen jiāng tǎolùn EasyPhoto, zhèshì yīgè chuàngxīn de WebUI chājiàn, shǐ zuìzhōng yònghù nénggòu shēngchéng AI xiàoyǐng hé túxiàng. EasyPhoto WebUI chājiàn shǐyòng gèzhǒng móbǎn chuàngjiàn AI xiàoyǐng, […]
Leave a Comment几周前,OpenAI在GPT-4中推出了新的图像和音频处理功能从根本上说,AI实验室宣布了一个名为GPT-4视觉(GPT-4V)的新模型,使用户能够进行指导…
Leave a Comment艺术与创造表达领域出现了一个紧迫的问题,艺术家们正在努力应对AI网络爬虫对其在线作品的未经授权的使用。这些操作收集大量的数字内容用于训练图像生成模型,通常未经原创者的同意或补偿。这种情况使艺术家们在面对为各种目的收集这些图像的技术公司时感到无助。 虽然对这个问题的担忧不断增加,但现有的解决方案却有限。在技术似乎超越法律和道德考虑的背景下,艺术家们长期以来面临着保护他们的数字创作的挑战。网络爬虫经常无视用于保护数字艺术品的“选择退出”或“不爬行”指令,给艺术家们留下了很少的选择。 然而,一个潜在的解决方案已经出现。研究人员引入了一种创新工具,旨在对抗AI公司对在线艺术作品的未经授权使用。这个工具微妙地操纵图像像素,引入不可察觉的改变,影响AI模型的训练过程。 借助这个工具,创造性的干扰潜力是巨大的。例如,在模型的训练阶段,一个物体的图像可以被转变为另一个物体的图片,从而导致意想不到的结果。该工具的创造者已经证明,即使是少量这样的“攻击”也可以破坏文本到图像生成模型的基本特征,使其无法生成有意义的图像。 它以显著的效率实现这些结果的能力使之与众不同。与一般认为阻止爬取操作需要上传大量改变过的图像的共识相反,这个工具只需要少于指定数量的“有毒”样本就能实现干扰。 对于个体艺术家和更大的实体,如工作室和开发者来说,这个工具提供了希望。它可以成为他们在保护数字资产和创意努力方面的有力工具。例如,标志性品牌可以利用这个工具保护他们的经典形象,同时探索其角色的创新概念。 此外,这个工具可以转变艺术风格,为其能力增添一种引人入胜的维度。它可以以特定方式请求一个图像,并产生完全不同的图像。这种多功能性使其成为那些希望突破艺术表达界限的人的宝贵工具。 总之,这个创新工具是一个具有突破性的解决方案,承诺在艺术家和创意实体对抗未经授权的AI网络爬虫操作中赋予他们力量。借助其微妙地操纵图像像素、破坏训练过程和转变艺术风格的能力,这个解决方案为保护创意表达的数字领域提供了一种强大工具。在技术与艺术之间的界限日益模糊的时代,它是艺术家们的希望之光,确保他们的作品在数字领域得到尊重和保护。
Leave a Comment大型语言模型(LLMs)是强大的模型,能够处理大量的文本数据。它们是在一个庞大的文本语料库上进行训练的,这些文本包括几百GB甚至TB级别的数据。鉴于这些数据的规模,发现训练数据是否包含有问题的文本,如受版权保护的材料或可识别个人信息,变得至关重要。此外,由于训练语料库的增长速度,这些LLMs的开发者现在更不愿意披露他们的数据完整组成。 在这篇论文中,华盛顿大学和普林斯顿大学的一组研究人员研究了上述问题。给定一段文本和对LLM的黑盒访问权限,研究人员试图确定模型是否是在提供的文本上进行训练的。他们引入了一个名为WIKIMIA的基准,该基准包括预训练和非预训练数据以支持金标准。他们还引入了一种新的检测方法,称为MIN-K% PROB,在LLM下识别具有低概率的异常词。 拥有可靠的基准对于解决识别问题训练文本的挑战至关重要。WIKIMIA是一个动态基准,可自动评估任何新发布的预训练LLMs上的检测方法。MIN-K% PROB方法基于假设,即看不见的文本更有可能包含LLM不熟悉的词汇,而MIN-K% PROB计算了这些异常词的平均概率。 MIN-K% PROB的工作方式如下。假设我们有一个文本X,并且我们需要确定LLM是否是在X上进行训练的。该方法使用LLM计算给定文本中每个标记的概率。然后,它选择具有最小概率的k%标记,并计算它们的平均对数似然。同样的值越大,意味着文本X很可能是预训练数据中的一部分。 研究人员应用了三个真实场景的方法-版权书籍检测、受污染的下游示例检测和机器遗忘的隐私审计。他们从100本受版权保护的书籍中选取了一组包含10,000个文本片段的测试集,发现约90%的文本被检测到污染率超过50%。根据他们的发现,特别是GPT-3模型的文本中包含了来自20本受版权保护的书籍的内容。 为了从LLMs中去除个人信息和受版权保护的数据,我们使用了机器遗忘的方法。研究人员使用了MIN-K% PROB方法,并发现即使在去除受版权保护的书籍后,LLMs仍然能够生成相似的受版权保护内容。 总而言之,MIN-K% PROB是一种新方法,用于确定LLM是否根据受版权保护的和个人数据进行训练。研究人员通过真实案例研究验证了他们的方法的有效性,并找到了强烈的证据表明GPT-3模型可能在受版权保护的书籍上进行了训练。他们发现这种方法是一种始终有效的解决方案,可以检测到有问题的训练文本,并对于提高模型的透明度和责任感迈出了重要的一步。
Leave a Comment人工智能正在我们所有人的耳边响起是的,我同意它因其强大的能力而成为当前的热门话题我可以向你保证,在即将到来的…
Leave a CommentAI工具的开发正在迅速增加,每天都有新的工具问世。以下是一些可以增强您日常例行事务的AI工具。 AdCreative.ai 提升您的广告和社交媒体能力,使用AdCreative.ai——终极人工智能解决方案。 Hostinger AI网站构建器 Hostinger AI网站构建器提供直观的界面和先进的AI功能,用于构建任何用途的网站。 Motion Motion是一个巧妙的工具,利用人工智能创建适应您的会议、任务和项目的日程安排。 Otter AI Otter.AI利用人工智能实时生成会议记录的转录,这些转录可共享、搜索、访问和保护。 Sanebox Sanebox是一款由人工智能驱动的电子邮件优化工具。SaneBox的人工智能识别重要电子邮件,并自动组织其他邮件,帮助您保持专注。 Notion AI Notion AI是一个写作助手,可以帮助用户在Notion工作区内进行写作、头脑风暴、编辑和总结。 Pecan AI Pecan AI通过自动化预测分析解决当今的业务挑战:预算缩减、成本上升以及有限的数据科学和人工智能资源。Pecan的低代码预测建模平台提供基于人工智能的预测分析,指导数据驱动的决策,并帮助业务团队实现目标。 Aragon 使用Aragon轻松获得令人惊艳的专业头像照片。利用最新的人工智能技术,即可快速创建高质量的头像照片,无需预订摄影工作室或打扮一番。 Taskade…
Leave a Comment来自乔治亚理工学院、Mila、蒙特利尔大学和麦吉尔大学的研究人员介绍了一种训练框架和架构,用于建模跨多样化、大规模神经记录的神经人口动力学。该框架会分词处理个体脉冲,以捕捉精细的时间神经活动,并使用交叉注意力和PerceiverIO主干。从七个非人灵长类动物的数据中构建了一个大规模多会话模型,其中包含超过27,000个神经单元和100多小时的记录。该模型展示了对新会话的快速适应性,实现了在不同任务中的少样本表现,展示了对神经数据分析的可扩展方法。 他们的研究介绍了一种可扩展的框架,使用Transformer模型来建模多样化的大规模神经记录中的神经人口动力学。与之前仅处理固定会话和单组神经元的模型不同,该框架可以跨主题和不同数据来源进行训练。利用PerceiverIO和交叉注意力层,它可以有效地表示神经事件,使其能够在新会话中表现出少样本性能。该工作展示了Transformer在神经数据处理中的潜力,并引入了改进计算的高效实现。 机器学习的最新进展突显了类似GPT这样的大规模预训练模型的扩展潜力。在神经科学领域,需要一个基础模型来桥接各种数据集、实验和受试者,以更全面地理解脑功能。POYO是一个框架,可以有效地在各种神经记录会话中进行训练,即使处理不同的神经元集合和没有已知对应关系。它利用独特的分词方案和PerceiverIO架构来建模神经活动,展示其在会话间的可迁移性和大脑解码改进。 该框架使用分词处理多样化记录中的神经活动动态,采用交叉注意力和PerceiverIO架构。在大型灵长类动物数据集上进行训练的大规模多会话模型可以适应无指定神经元对应关系的新会话进行少样本学习。旋转位置嵌入提升了Transformer的注意机制。该方法对神经活动采用5毫秒的时间间隔,并在基准数据集上取得了精细结果。 通过使用该框架,在NLB-Maze数据集上实现了0.8952的R2,展示了神经活动解码的有效性。预训练模型在相同数据集上不需要权重修改即可获得有竞争力的结果,表明其多功能性。还演示了该框架快速适应新会话(即使没有指定神经元对应关系)进行少样本表现的能力。大规模多会话模型在不同任务上展现出有前景的性能,强调了该框架在全面的神经数据分析中的潜力。 总之,一个统一和可扩展的神经人口解码框架提供了对新会话的快速适应性,即使没有指定神经元对应关系,也在不同任务上取得了较强的表现。在非人灵长类动物的数据基础上进行大规模多会话模型训练,展示了该框架在全面神经数据分析上的潜力。该方法为推进神经数据分析提供了一个强大的工具,实现了大规模培训,深入洞察神经人口动力学。
Leave a Comment介绍 由于人工智能对人们手工劳动的日益影响,在我们几乎每天都在谈论人工智能。建立AI-enabled软件在短时间内迅速增长。企业和商家相信将可靠和负责任的AI集成到他们的应用程序中以产生更多的收入。将AI集成到应用程序中最具挑战性的部分是在训练模型时使用的模型推理和计算资源。已经存在许多技术来通过使用较少的计算资源在推理过程中优化模型以提高性能。基于这个问题陈述,英特尔推出了OpenVINO Toolkit,这是一个绝对的游戏改变者。OpenVINO是一个用于优化和部署AI推理的开源工具包。 学习目标 在本文中,我们将: 了解OpenVINO Toolkit及其在优化和部署AI推理模型方面的目的。 探索OpenVINO的实际用例,特别是其在边缘人工智能未来中的重要性。 学习如何在Google Colab中使用OpenVINO在图像中实现文本检测项目。 了解使用OpenVINO的关键功能和优势,包括其模型兼容性和对硬件加速器的支持以及它如何影响各个行业和应用。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是OpenVINO? OpenVINO代表开放的视觉推理和神经网络优化,是由英特尔团队开发的开源工具包,旨在促进深度学习模型的优化。OpenVINO工具包的愿景是通过更高效和更有效的方法在本地、设备上或云中部署您的人工智能深度学习模型。 OpenVINO Toolkit特别有价值,因为它支持许多深度学习框架,包括像TensorFlow、PyTorch、Onnx和Caffe这样流行的框架。您可以使用您喜欢的框架训练模型,然后使用OpenVINO将其转换和优化以在Intel的硬件加速器(如CPU、GPU、FPGA和VPU)上部署。 在推理方面,OpenVINO Toolkit提供了各种模型量化和压缩工具,可以显著减小深度学习模型的大小而不损失推理准确性。 为什么使用OpenVINO? AI的热潮目前没有减缓的迹象。随着它的流行,显然会开发更多应用程序在本地和设备上运行人工智能应用程序。OpenVINO在以下几个具有挑战性的领域表现出色,这些是选择使用OpenVINO的理想选择的原因: OpenVINO模型库 OpenVINO提供了一个模型库,包含用于稳定扩散、语音、目标检测等任务的预训练深度学习模型。这些模型可以作为您项目的起点,节省时间和资源。 模型兼容性 OpenVINO支持许多深度学习框架,包括TensorFlow、PyTorch、ONNx和Caffe。这意味着您可以使用您喜欢的框架训练模型,然后使用OpenVINO Toolkit将其转换和优化以进行部署。…
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