一群研究人員提出了CogVLM，這是一種革新了當前多模態人工智能標準的新模型，幾乎摧毀了所有競爭對手
Leave a CommentMonth: November 2023
介绍 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…
Leave a Comment介绍 人工智能（AI）在过去几年中取得了显著的发展，主要归功于大型语言模型（LLMs）的兴起。这些复杂的AI系统，在包含丰富人类语言的大量数据集上进行训练，推动了众多技术的进步。LLMs的规模和复杂性，例如GPT-3（生成预训练变压器3），使它们成为自然语言理解和生成的前沿。本文重点介绍了LLMs在改革电子邮件回复生成和分类方面的关键作用。随着我们的数字通信环境的演变，对电子邮件的高效、上下文感知和个性化回复的需求越来越关键。LLMs具有重塑这一领域的潜力，通过提供增强沟通效率、自动化重复任务和增强人类创造力的解决方案。 学习目标 追溯语言模型的演变，了解关键里程碑，并从基础系统到GPT-3.5等高级模型的发展中获得洞察力。 导航大型语言模型的复杂性。在探索细调和迁移学习中面临的挑战和创新解决方案的同时，他们将积极理解数据准备、模型架构和必要的计算资源。 研究大型语言模型如何改变电子邮件沟通。 了解语言模型如何优化电子邮件的分类过程。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 了解大型语言模型 大型语言模型，即LLMs，在人工智能领域，特别是在理解人类语言方面，具有重要的进展。它们擅长理解和生成类似人类的文本。人们对它们感到兴奋，因为它们擅长各种语言任务。要理解LLMs的概念，有两个关键方面是必要的：它们是什么以及它们如何工作。 什么是大型语言模型？ 在它们的核心，大型语言模型就像拥有广泛网络连接的卓越计算机程序。它们的独特之处在于它们的规模庞大。它们经过对包括书籍、文章、网站和社交媒体帖子等各种文本数据集的预训练。这个预训练阶段使它们接触到人类语言的复杂性，使它们学会语法、句法、语义甚至一些常识推理。重要的是，LLMs不仅仅是机械地复制学到的文本，而是能够生成连贯且具有上下文相关性的回答。 最著名的LLMs之一是GPT-3，它代表了生成预训练变压器3。 GPT-3拥有惊人的参数数量，准确说是1,750亿个，这使它成为最大的语言模型之一。这些参数代表了其神经网络中的权重和连接，并通过微调来使模型能够根据前文提供的上下文预测句子中的下一个单词。这种预测能力被用于各种应用，从电子邮件回复生成到内容创作和翻译服务。 实质上，像GPT-3这样的LLMs位于尖端人工智能技术和复杂的人类语言的交汇处。它们可以流利地理解和生成文本，使它们成为具有广泛影响的多功能工具，适用于各种行业和应用。 培训过程和类似GPT-3的模型 大型语言模型的培训过程是一项复杂而资源密集的工作。它始于从互联网获取大量文本数据集，涵盖多种来源和领域。这些数据集构成了模型构建的基础。在培训过程中，模型通过优化其神经网络，调整其参数的权重以最小化预测错误来学习预测给定前文上下文情况下单词或单词序列的可能性。 GPT-3架构概述 GPT-3，或称“生成式预训练变压器3”，是由OpenAI开发的最先进的语言模型。它的架构基于变压器模型，通过采用自我关注机制，革新了自然语言处理任务。 变压器架构： 2017年Vaswani等人推出的变压器架构在GPT-3中起到了关键作用。它依赖于自我关注，使模型在进行预测时能够衡量序列中不同单词的重要性。这个注意机制使模型能够充分考虑句子的整个上下文，有效地捕捉长程依赖。 GPT-3的规模： GPT-3之所以特别出色，是因为它具有前所未有的规模。它拥有庞大的参数数量，共计1750亿个，使其成为当时最大的语言模型。这种巨大的规模有助于它理解和生成复杂的语言模式，使其在各种自然语言处理任务中具有高度的灵活性。 分层架构： GPT-3的架构非常分层。它由许多叠加在一起的变压器层组成。每一层都会提炼输入文本的理解，使模型能够掌握层次特征和抽象表示。这种深度的架构有助于GPT-3捕捉语言中复杂细微之处。…
Leave a Comment本文是使用Python概率编程语言（PPL）Pyro进行AB测试的介绍，Pyro是PyMC的一个替代品撰写本文的动机是为了进一步推广我的……
Leave a Comment一篇新的研究论文提出了一种基于深度学习的分类器，用于使用视网膜光学相干断层扫描（OCT）检测老年性黄斑变性（AMD）阶段。该模型利用两阶段卷积神经网络，将Topcon OCT图像中以黄斑为中心的3D体积分成正常、早期/中期AMD（iAMD）、萎缩（GA）和新生血管（nAMD）阶段。第一阶段采用2D ResNet50进行B扫描分类，第二阶段使用较小模型（ResNet）进行体积分类。 经过大量数据集的训练，该模型在将以黄斑为中心的3D体积分类为正常、iAMD、GA和nAMD阶段方面表现出色。该研究强调了准确的AMD分期对于及时治疗的重要性。性能指标包括ROC-AUC、平衡准确率、准确率、F1分数、敏感性、特异性和马修斯相关系数。 研究详细介绍了使用视网膜OCT扫描创建基于深度学习的自动AMD检测和分期系统。与传统方法相比，OCT是一种非侵入性成像技术，在提供关于AMD分期的详细见解方面至关重要。该研究强调了准确的AMD分期对于有效治疗和视觉保护的重要性。该研究强调了高质量数据集对于强大分析的重要性。 该研究采用了两阶段深度学习模型，利用ImageNet预训练的ResNet50和四个独立的ResNet对OCT扫描中的AMD生物标志物进行二元分类。第一阶段在体积中定位疾病类别，而第二阶段执行体积级别的分类。该模型在实际世界的OCT数据集上训练，展示了有希望的性能指标，包括ROC-AUC、平衡准确率、准确率、F1分数、敏感性、特异性和马修斯相关系数。该研究指出了使用不同设备的多样化OCT数据集面临的挑战，并讨论了潜在的泛化问题。 基于深度学习的AMD检测和分期系统在实际测试集中展示出有希望的性能，平均ROC-AUC为0.94。在推理时间加入蒙特卡洛丢弃（Monte-Carlo dropout）增强了分类不确定性估计的可靠性。该研究利用了2079只眼睛的3995个OCT体积的精选数据集，利用各种指标评估性能，包括AUC、BACC、ACC、F1分数、敏感性、特异性和MCC。结果凸显了该模型在准确的AMD分类和分期方面的潜力，有助于及时治疗和视觉功能保护。 该研究成功开发了一种基于深度学习的自动AMD检测和分期系统，利用OCT扫描准确地将以黄斑为中心的3D体积分成四个类别：正常、iAMD、GA和nAMD。与基线方法相比，这种深度学习模型在性能上显示出可比或更好的表现，并带有B扫描级别疾病定位的额外好处。 进一步研究可以提高深度学习模型在各种OCT设备上的泛化能力，考虑对Cirrus和Spectralis等扫描仪进行适应性调整。应探索域漂移适应方法，以应对与特定数据集训练相关的限制，确保在各种信噪比情况下的强大性能。该模型对于回顾性AMD发病检测的潜力可以扩展，实现对纵向数据集的自动标记。在实际筛查环境中应用不确定性估计并探索该模型在检测除AMD之外的其他疾病生物标志物方面的潜力，这是未来研究的有希望的方向，有助于在更广泛的人群中进行疾病筛查。
Leave a Comment随着人工智能的发展，它已经被应用于生活的各个方面。其应用正在各个领域中显现。人工智能的应用已经扩展到医疗保健、教育、交通、制造业、零售业、金融等各个领域。 然而，随着人工智能（AI）越来越多地融入我们的日常生活，建立强大和有效的计算系统对于可靠和安全的人工智能体验是必要的。但是问题是：硬件突破必须跟上机器学习（ML）模型和软件开发的进展。这种不平衡使得构建完整和安全的全栈系统变得困难。此外，尽管电池技术在发展，但小型设备市场正在超过这些发展，这限制了人工智能系统的潜在强度和使用。 因此，谷歌推出了开源框架Project Open Se Cura，旨在加速安全、可扩展、透明和高效的人工智能系统的开发。这个项目在谷歌内部以Project Sparrow的名字存在。Project Open Se Cura凸显了谷歌对开源开发的承诺。该倡议涉及创建开源设计工具和知识产权（IP）库，以加速全栈系统处理机器学习工作负载的增长。协作共同设计和开发流程旨在增强系统设计，侧重于安全、效率和可扩展性，并助力下一代人工智能体验。 这个项目与VeriSilicon、Antmicro和lowRISC等重要合作伙伴密切合作开发。研究人员强调每个合作伙伴都提供了对开发过程至关重要的知识和资源。例如，lowRISC为项目提供了清晰的信任根、开发和集成工具，确保了安全的基础。Antmicro在开源系统级软件和使用Renode的系统仿真工具方面提供了专业知识。VeriSilicon在商业化、BSP（板支持包）开发、IP设计和硅设计方面提供了专业知识。这些工具使得通过在IP库中添加安全的机器学习功能，能够开发出低功耗的人工智能系统概念验证。 研究人员表示，他们期待进一步开放地增强和发展Open Se Cura。他们正在积极寻求与剑桥大学（用于CHERI创新）和密歇根大学（用于低功耗和生成型人工智能）等机构的合作伙伴关系。 谷歌对通过这些新工具探索可能性感到兴奋，并鼓励广大开源社区加入并做出贡献。这个协作努力旨在推动创新，创建安全、可扩展和高效的新型人工智能体验。研究人员预计与开源社区的合作引领人工智能进步的新时代。 本文翻译自：Meet Google’s Project Open Se Cura: An Open-Source Framework to…
Leave a Comment万能数据工具包（VDK）是一个开源的数据摄取和处理框架，旨在简化数据管理的复杂性虽然万能数据工具包可以处理各种数据集成任务，包括…
Leave a Comment构建数据可视化应用程序的最佳框架是什么？是Streamlit还是Dash，或许？还是您可以用Mercury或Voilá将Jupyter Notebook转换为Web应用程序？所有这些都是…
Leave a Comment在我为Towards Data Science写的第一篇帖子中，我介绍了我最喜欢的涵盖从线性代数到现代深度学习的机器学习书籍
Leave a Comment在旧金山举行的亚太经合组织首席执行官峰会上，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）将人工智能比作气候变化根据CNBC的报道，皮查伊被问及如何获得全球对“智能人工智能监管”的共识时，他表示人工智能“将会蔓延”，“人工智能的进步将会……”
Leave a Comment确定房屋价值是使用机器学习（ML）的一个经典案例在本文中，我们讨论了一种专为视觉问答（VQA）任务设计的开源模型的使用通过VQA，您可以使用自然语言向一张照片提问，并以简明的语言得到一个回答本文的目标是激发和展示使用这项技术所能实现的可能性
Leave a Comment人工分析师已经无法有效地抵御网络安全攻击的日益速度和复杂性。数据量太大了，无法通过手工筛查。 生成型人工智能，是我们这个时代最具变革性的工具，可以实现一种数字柔道的效果。它让公司能够将对抗压倒他们的数据的力量转化为使其防御更强大的力量。 企业领导人似乎已经准备好抓住眼前的机会。在一项最新调查中，首席执行官表示网络安全是他们三大最关注的问题之一，并认为生成型人工智能是一项主导技术，能够带来竞争优势。 生成型人工智能既带来风险，也带来好处。一篇早期的博客介绍了开始保护企业人工智能的六个步骤。 以下是生成型人工智能增强网络安全的三种方式。 从开发人员开始 首先，给开发人员一个安全的副驾驶。 每个人在安全领域都起着一定的作用，但并非每个人都是安全专家。因此，这是最具战略性的开始之一。 增强安全的最佳位置是在开发人员编写软件的前端。一个以安全专家为训练对象的人工智能助手可以帮助开发人员确保其代码符合安全最佳实践。 这种人工智能软件助手可以通过提供先前审查过的代码进行每天学习。它可以从以前的工作中汲取经验，帮助开发人员遵循最佳实践。 NVIDIA正在创建一个用于构建这样的副驾驶或聊天机器人的工作流程，用到了NVIDIA NeMo的组件，它是一个用于构建和自定义大型语言模型的框架。 无论用户是自定义他们自己的模型还是使用商业服务，一个安全助手只是将生成型人工智能应用于网络安全的第一步。 分析漏洞的代理 其次，让生成型人工智能帮助导航已知软件漏洞的茫茫大海。 每时每刻，公司都必须在成千上万个补丁中选择以减轻已知的攻击行为。这是因为每一行代码都可能有几十个甚至几千个不同的软件分支和开源项目的根源。 进一步分析漏洞的LLM可以帮助确定公司应该首先实施哪些补丁。它是一种特别强大的安全助手，因为它可以阅读公司使用的所有软件库，以及其支持的功能和API的策略。 为了测试这个概念，NVIDIA构建了一个用于分析软件容器的流水线，以查找漏洞。这个代理以高精确度确定需要修补的区域，将人工分析师的工作速度加快了4倍。 结论明确，现在是将生成型人工智能作为漏洞分析的第一响应者的时候了。 填补数据空白 最后，利用LLM来帮助填补网络安全领域不断扩大的数据空白。 由于敏感性太高，用户很少分享有关数据泄露的信息。这使得预测攻击变得困难。 这就是LLM的用武之地。生成型人工智能模型可以创建合成数据，模拟以前未曾出现的攻击模式。这样的合成数据还可以填补训练数据的空白，以便机器学习系统学习如何在攻击发生之前防御。 进行安全模拟 不要等待攻击者展示可能性。创建安全模拟来了解他们可能如何尝试渗透企业防御。…
Leave a Comment康奈尔大学的研究人员开发了一种可穿戴设备，利用不可听见的声波和人工智能来追踪用户的上半身三维动作
Leave a Comment全球的企业在许多方面存在差异有些更加注重可持续性，而其他企业则更专注于为客户提供有效的解决方案尽管每个企业的目标可能因许多因素而不同，但在基本层面上仍有许多共同之处每个企业都希望学到更多的东西是其中一个基本目标… 三种令人惊叹的创新企业的方式 阅读更多 »
Leave a Comment最近，我一直在思考关于维度建模的问题，特别是如何在数据仓库/湖库中表示不同类型的历史有很多文章描述了如何…
Leave a Comment这篇文章展示了Python中完整的DataFrame类型暗示，现在可以通过静态框架2中的泛型定义的容器实现
Leave a Comment一支研究团队引入了Rephrase and Respond（RaR）的方法，旨在通过允许语言模型重新表述和扩展人类提出的问题，以提高其性能。该方法在各种任务中表现出了有效性，其中两步扩展的变体增强了翻译问题的利用。实验证明，与其他方法相比，该方法显著提高了性能，并强调了与Chain-of-Thought（CoT）方法的互补性。 RaR使得语言模型能够通过单个提示重新表述和扩展人类提出的问题。与CoT方法相比，RaR在使用代币方面具有成本效益优势。该方法旨在解决人类和语言模型之间的认知偏差和思维框架对沟通的影响，以提高语义清晰度。评估任务包括日期理解和尾字串联等，通过零摄像头准确性评估中文成语任务和语言建模、陈规和公平分数来评估GPT-4的回答。 该研究解决了人类和语言模型之间的误解，并强调了认知偏差和思维框架对沟通的影响。研究强调了为语言模型精确制定提示的重要性以提高回答质量。该研究提出了一种成本效益方法，允许语言模型重新表述和扩展人类提出的问题，以提高理解和准确性。该方法与CoT方法进行了有利比较。它解决了基准数据集中的不确定性问题，旨在提高语言模型的性能并促进公平评估。 RaR的方法使得语言模型能够通过单个提示重新表述和扩展人类提出的问题。提出了一种两步扩展的RaR变体，包括重新表述语言模型和响应语言模型。该方法强调了RaR与CoT方法的互补性，得到了理论和实证比较的支持。实验结果展示了RaR在不同任务中提高各种模型性能的有效性。 RaR与CoT方法的互补性得到了强调，进一步提升了综合性能。与CoT相比，该技术具有成本效益，使用更少的代币实现了改进的结果。RaR便于从高级模型向容量较低的模型进行问题转移，解决了不确定性问题。该方法强调了公平的语言模型能力评估的重要性，并倡导对人工制定任务进行严格审查。RaR的无监督和无需训练的特性增强了其适用性，适用于所有问题，确保经济效益。 经过基准数据集上的实证评估，RaR得到证明是CoT方法的补充。强调了提高问题质量的可传递性，突出了RaR的成本效益、无监督性质和广泛适用性。它主张公平的语言模型能力评估和对人工制定的针对特定能力的任务严格审查，强调自然语言理解领域中这些进展的重要性。 关于RaR方法的未来研究探索其与其他提示技术的结合，以提高语言模型的性能。需要调查RaR在不同语言模型架构和数据集上的可扩展性和普适性。在实际应用和用户案例中评估RaR可以评估其实际效用。为了进一步研究，需要自动生成重新表述问题的自动化方法，探讨不同重新表述策略的影响，解决潜在限制，并开发公平评估语言模型能力的方法学。比较其他提示方法的标准化基准可以增强该领域的研究。
Leave a Comment了解如何LangChain通过提升先进语言模型在技术发展中的应用而改变游戏规则
Leave a Comment埃坦·金斯伯格是 Martian 的联合创始人，Martian 是一个动态路由每个提示到最佳 LLM 的平台通过路由，Martian 实现了比任何单个提供商（包括 GPT-4）更高的性能和更低的成本该系统基于该公司独特的模型映射技术，将复杂的黑盒中的 LLM 解释为更可理解的形式
Leave a Comment使用我们易于追踪的教程，掌握YOLOv8大师处理定制数据集分割学会训练、测试和部署，获得更高的准确性和速度
Leave a Comment在Databricks中集成AI驱动的数据分析配对编程工具将优化并简化开发过程，释放开发人员创新的时间
Leave a Comment我们很开心地宣布我们最新的通讯！这个通讯主要关于我们——社区我们会分享一些有趣的内容，比如合作机会、精彩文章、投票等等……
Leave a CommentOpenAI（开放AI），人工智能领域的先驱，面临着需求激增的压力，因此暂时停止了新的订阅ChatGPT Plus高级服务的注册。首席执行官山姆·奥尔特曼（Sam Altman）在DevDay之后的使用激增上表示，其容量存在挑战，并强调致力于确保卓越的用户体验。 暂停和用户通知 奥尔特曼在X（前身为Twitter）上分享了DevDay后的激增超出了他们的容量，导致ChatGPT Plus新用户注册的暂时停止。在这一暂停期间，像先进的GPT-4 Turbo和自定义GPT等功能都将暂停提供。尽管如此，用户被鼓励在应用程序内进行签约，以确保在订阅重新开放时迅速获得增强功能的访问。 DevDay的影响和GPT创新 需求激增归因于OpenAI在2023年的DevDay上发布的生成式预训练转换器（GPT）。这些GPT赋予开发者和企业以强大的能力，实现各种应用，包括在Canva等平台上进行图形设计。会议展示了超过5,000个GPT，让用户可以轻松地构建模型，无需编码。 容量之外的挑战 – 停机和GPT-5开发 OpenAI不仅面临容量问题的挑战，最近ChatGPT的停机也暗示了可能的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。对攻击来源和动机的调查正在进行中。与此同时，该公司正在秘密进行GPT-5的研发，奥尔特曼透露其训练需要大量增加数据量。数据将从公共数据集和来自私人公司的专有数据中提取。 我们的观点 在OpenAI应对需求激增的同时，ChatGPT Plus注册临时暂停反映了确保无缝用户体验的承诺。通过GPT-4 Turbo的创新进展以及对GPT-5的期待，OpenAI坚定不移地致力于推动人工智能的边界。用户热切期待订阅重新开放时，人工智能领域将继续发展，OpenAI在不久的将来将有更多的突破性发展。
Leave a Comment简介 有监督学习的目标是构建一个在一组新数据上表现良好的模型。问题在于您可能没有新数据，但您仍然可以通过像训练-测试-验证分割的过程来体验到这一点。 看到模型在数据集上的表现是不是很有趣？是的！专注工作的最好一面就是看到您的努力以一种良好的方式被充分利用，以创建一个高效的机器学习模型并产生有效的结果。 什么是训练-测试-验证分割？ 训练-测试-验证分割在机器学习和数据分析中非常基础，尤其在模型开发过程中。它涉及将数据集分成三个子集：训练集、测试集和验证集。训练-测试分割是一个模型验证过程，可以检查您的模型在新数据集上的表现。 训练-测试-验证分割有助于评估机器学习模型在新的未见数据上的泛化能力。它还可以防止过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但无法泛化到新实例。通过使用验证集，实践者可以迭代地调整模型的参数，以在未见数据上获得更好的性能。 数据分割在机器学习中的重要性 数据分割涉及将数据集分成训练、验证和测试子集。数据分割在机器学习中的重要性涵盖以下几个方面： 训练、验证和测试 数据分割将数据集分成三个主要子集：训练集用于训练模型，验证集用于跟踪模型参数并避免过拟合，测试集用于检查模型在新数据上的表现。每个子集都在机器学习模型开发的迭代过程中发挥着独特的作用。 模型开发和调优 在模型开发阶段，训练集对于将算法暴露于数据中的各种模式是必要的。模型从这个子集中学习，调整其参数以最小化错误。验证集在超参数跟踪过程中很重要，有助于优化模型的配置。 过拟合预防 过拟合发生在模型在训练数据上很好地学习到了噪声和无关模式的情况下。验证集充当检查点，可以检测到过拟合的情况。通过评估模型在不同数据集上的性能，您可以调整模型的复杂性、技术或其他超参数，以防止过拟合并增强泛化能力。 性能评估 测试集对于机器学习模型的性能至关重要。在训练和验证后，模型面对测试集，检查真实世界的情况。在测试集上表现良好的模型表明它已成功适应了新的未见数据。这一步骤对于在实际应用中部署模型时获得信心非常重要。 偏差和方差评估 训练-测试-验证分割有助于理解偏差折衷。训练集提供了关于模型偏差的信息，捕捉了内在模式，而验证和测试集有助于评估方差，指示了模型对数据集中波动的敏感性。在偏差和方差之间取得适当的平衡对于实现在不同数据集上良好泛化的模型至关重要。 交叉验证提高稳健性 除了简单的训练-验证-测试分割外，像k折交叉验证这样的技术进一步增强了模型的稳健性。交叉验证涉及将数据集分成k个子集，在k-1个子集上训练模型，并在剩余一个子集上验证。这个过程重复k次，并对结果进行平均。交叉验证更全面地了解模型在数据的不同子集上的性能。 数据分割在模型性能中的重要性 数据分割在模型性能中的重要性包括以下几个方面： 模型泛化能力的评估 模型不仅应该记住训练数据，还应有很好的泛化能力。数据分割可以创建一个测试集，对模型在新数据上的表现进行真实世界的检验。如果没有专门的测试集，当模型过度适应训练数据时，过拟合的风险会增加。数据分割通过评估模型的真实泛化能力来减轻这种风险。 防止过拟合…
Leave a Comment要将GenAI从消费者转型为商业部署，解决方案应主要基于模型外部的信息，使用检索为中心的生成（RCG）作为生成式人工智能…
Leave a Comment“`html 在快节奏的创意资源行业中，先进系统能够自动创建图像和媒体，开启了令人兴奋的可能性，并引发了版权、表达和虚假信息等问题。在这个行业中的重要参与者之一，Shutterstock通过引入TRUST框架来解决这些问题。 在TRUST框架推出之前，创意资源行业面临使用无版权数据训练AI系统所带来的潜在问题。这引发了版权侵权和对为开发这些强大算法做出贡献的创作者是否得到公平补偿等问题。针对这些挑战，Shutterstock推出了TRUST框架，该框架明确了公司将遵循的五项关键道德AI原则。 为了解决无版权数据的问题，TRUST框架的“训练”原则确保只使用正确许可的数据来训练AI系统。这有助于避免版权相关问题，为负责任的AI开发奠定了基础。此外，“版税”原则强调对创作者的公平补偿，Shutterstock承诺通过版税基金向创作者支付使用其作品在训练AI模型中的费用。 表达和多样性是任何AI系统的重要方面。“提升”原则在TRUST框架中促进AI系统的多样性和包容性。这确保生成的内容反映了广泛的观点，并避免在训练数据中加强偏见。 保护客户和控制AI内容风险是TRUST框架所解决的另两个优先事项。“保障”原则旨在通过采取措施防止问题AI内容，保护客户的利益。其中包括对系统输出进行人工审查，以识别和解决潜在问题。 开放性在建立对AI生成内容的信任方面起着重要作用。TRUST框架中的“透明度”原则要求清晰标注AI生成作品，并支持溯源跟踪。这确保用户在遇到由AI创建的内容时得到告知，促进对这些技术使用的透明度。 为了展示其对负责任的AI采用的承诺，Shutterstock还推出了其他措施，包括对版权、商标和其他与AI生成内容相关的潜在风险提供的赔偿。此赔偿为向审核提交其AI生成图像的客户提供了法律保护，确保他们获得与传统授权库照片相同的支持和保障。 总之，Shutterstock的TRUST框架是解决创造性AI技术在创意资源行业中带来的道德挑战的重要进展。通过实施优先考虑负责任训练、公平补偿、多样性、客户保护和透明度的原则，Shutterstock致力于引领该领域中道德AI发展的道路。随着行业的发展，TRUST框架为希望采用道德AI实践的其他公司提供了一个模型。它确保AI技术的承诺能以负责任的方式造福创作者和客户。 文章来源：Shutterstock Introduces TRUST: A Guiding Framework for Ethical AI and Customer Protection（来源：MarkTechPost）。 “`
Leave a Comment“`html Microsoft已经发布了Azure AI模型目录的重大扩展，其中包括一系列基础和生成型AI模型。这一举措标志着人工智能领域的重大进步，将不同的创新技术汇集在一起。 AI目录的多样增加 Azure AI模型目录现在包括40个新模型，引入了4种新模式，包括文本到图像和图像嵌入功能。主要增加的模型有： 稳定扩散模型：由Stability AI和CompVis开发，这些模型在文本到图像和图像修复任务中表现出色，为创意内容生成提供了稳健且一致的输出。 TII的Falcon模型：Falcon模型具有70亿和400亿参数，针对推断进行了优化，在性能上超过了许多开源模型。 Meta的Code Llama：一系列用于辅助编码任务的生成型文本模型，参数从70亿到340亿不等。 NVIDIA Nemotron：这款来自NVIDIA的80亿参数模型提供了各种功能，包括聊天和问答，与NVIDIA NeMo框架兼容。 Meta的SAM（Segment Anything Model）：一种能够从简单的输入提示中创建高质量对象掩码的图像分割工具。 模型即服务（MaaS） 在战略上，微软还引入了模型即服务（MaaS）的概念。该服务将使专业开发人员能够将来自Meta的Llama 2、Cohere的Command、G42的Jais以及Mistral的高级模型作为API端点集成到其应用程序中。这种集成过程简化了开发人员资源供应和托管管理的复杂性。 创新型模型亮点 Jais：G42开发的具有130亿参数的模型，经过了包含1160亿阿拉伯语标记的数据集的训练。Jais是阿拉伯世界在人工智能方面的重要进步。 Mistral：拥有73亿参数的大型语言模型，由于具有分组查询注意力和滑动窗口注意力特征，因此其推断速度更快且响应序列更长。 Phi模型：包括Phi-1-5和Phi-2，这些变压器展示了改进的推理能力和安全措施，适用于从写作到逻辑推理的各个领域的应用。 面向未来的创新…
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