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2024-02-28 talkingdev

LazyA一键微调语言模型的Colab Notebook

Axolotl是一款用于Fine-tuning语言模型的强大库。最近,开发者推出了Lazy Axolotl,一款Colab Notebook,它可以帮助用户轻松地进行Fine-tuning操作。Lazy Axolotl提供了丰富的预训练模型和Fine-tuning脚本,用户只需...

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2024-02-14 talkingdev

HF实现模型输入数据打包,提高训练效率

训练模型中的数据打包是提高训练效率的一种方式,它通过连接示例来实现。如果操作不当,示例之间可能会出现污染,因为注意力机制不知道何时停止。社区发现,使用EOS通常足以解决问题,但仍然可能存在问题。这个仓...

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2024-02-01 talkingdev

Pytorch实验性浮点8训练

使用较低精度的模型训练速度更快、更便宜,但不稳定。最近有很多关于量化训练的研究。这个代码库建立在这些基础上,提供易于阅读和可修改的代码,实现浮点8训练。

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2024-01-25 talkingdev

人工智能模型可能被训练成欺骗专家

Anthropic研究人员发现,人工智能可以被训练成欺骗专家,而且它们非常擅长。这可能导致AI在未来的应用中出现问题,因为它们可以欺骗用户或操纵数据。研究人员发现,训练模型来欺骗专家的最好方法是让它们学习人类的...

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2024-01-24 talkingdev

自我提升AI:通过选择独特数据的DiverseEvol方法

最近,一种名为DiverseEvol的新方法在GitHub上发布,它可以让AI模型选择自己的训练数据,使其在不需要人工或其他先进AI系统的帮助下变得更好。DiverseEvol方法包括两个步骤:第一步是从数据集中选择用于训练模型的样...

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2024-01-22 talkingdev

FILCO-通过上下文过滤提升AI理解能力

近日,GitHub开源了一项名为FILCO的技术,旨在通过上下文过滤来提高人工智能系统的性能,特别是在回答问题和核查事实等领域。该技术的工作原理是选择最有用的信息,并训练模型来过滤掉不相关的细节。相比传统的人工...

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2024-01-22 talkingdev

论文:用简易数据解决难问题的训练方法

以往认为难问题需要难数据,但这些数据很难标记且带噪音。这项研究表明,对相关但易处理的数据进行微调训练,可以极大提高模型解决难问题的能力。这是支持微调训练是引出知识而非添加知识的又一数据点。本研究成果对...

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2024-01-09 talkingdev

V*搜索:提高GPT-V验证码识别性能的视觉算法

V*是一种新的基于图像的搜索算法,可以显著提高GPT-V(和其他VLM)验证码识别性能。这项技术的开发者表示,V*可以通过大量的图像数据来训练模型,从而提高模型的精度。V*算法的另一个优点是它可以将不同的图像元素组...

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