Learn more about Machine learning - Section 44

认识 ChatDB：一种将符号内存以数据库形式添加到 LLMs 中的框架

大型语言模型（LLMs），例如GPT-4和PaLM 2，已经成为当代人工智能系统的重要组成部分，彻底改变了它们对自然语言处理的理解并...

探索指令调整语言模型：见识 Tülu-一套经过微调的大型语言模型（LLMs）套件

由OpenAI开发的著名ChatGPT是最近发布的大型语言模型（LLMs）的最佳示例之一。像ChatGPT这样的LLMs以其无可比拟的潜力和模仿...

深度强化学习改进的排序算法

上周，谷歌DeepMind在《自然》杂志上发表了一篇论文，声称他们利用深度强化学习（DLR）找到了一种更有效的排序算法DeepMind以...

提升PyTorch在CPU上的推理能力：从训练后量化到多线程

使用模型选择、ONNX Runtime或OpenVINO的后训练量化以及ThreadPoolExecutor的多线程技术加速CPU上的推理时间

微软人工智能推出鲸鱼（Orca）：一个拥有130亿参数的模型，学习模仿大型基础模型（LFMs）的推理过程

大型基础模型（LFMs）如ChatGPT和GPT-4所展示的惊人的零样本学习能力引发了一个问题：这些模型是否可以在最小的人类干预下自...

普林斯顿大学的研究人员介绍了MeZO：一种记忆效率高的零阶优化器，可以微调大型语言模型（LLM）

随着生成式人工智能在过去几个月的巨大成功，大型语言模型正在迅速发展。这些模型正在为一些显著的经济和社会转型做出贡献，...

思维链提示有助于提高LLMs的推理能力

大型语言模型(LLM)已被证明在解决各种任务方面非常高效，从摘要文档到编写不同编程语言的代码此外，它们只会变得......

Atari 100K基准测试中的超人表现：BBF的力量-来自Google DeepMind，Mila和蒙特利尔大学的新价值RL智能体

深度强化学习（RL）已成为解决复杂决策任务的强大机器学习算法。为了克服在深度RL训练中实现人类级别样本效率的挑战，Google ...

Scikit-LLM：在scikit-learn框架内使用LLM模型强化Python文本分析

Scikit-LLM 是一个 Python 包，将大型语言模型（LLMs），例如 OpenAI 的 GPT-3，集成到 scikit-learn 框架中，用于文本分析任...

ChatGPT的指纹：DNA-GPT是一种使用分歧N-Gram分析的GPT生成文本检测方法

ChatGPT已经成为我们日常生活中必不可少的一部分。我们中的大多数人每天都会使用它来解决琐碎的任务，或者获取关于如何解决复...

数据科学家的工具箱：利用scikit-learn的顶级功能取得成功

当大家使用sklearn来开发机器学习算法时，很少有人知道为什么这个库如此强大在这里，我们将了解其原因

阿里巴巴集团和蚂蚁集团的研究人员推出了VideoComposer：一种AI模型，它可以将多种模式（如文本、草图、风格甚至运动）组合起来驱动视频生成

当前的视觉生成模型，特别是基于扩散的模型，在自动化内容生成方面取得了巨大的进展。由于计算、数据可扩展性和架构设计的进...

DeepMind 推出 AlphaDev：一种深度强化学习代理，可从头开始发现更快的排序算法

從人工智慧和數據分析到密碼學和優化，算法在每個領域都扮演重要角色。算法基本上是一組程序，有助於以逐步方式完成特定任務...

Google AI 推出了一种新的安全 AI 框架（SAIF）：确保 AI 系统安全的概念框架

谷歌推出了安全人工智能框架（SAIF），这是一个概念性框架，为建立和部署人工智能系统的安全标准建立了明确的行业标准。SAIF...

2023年专业调参：10个令人困惑的XGBoost超参数及其调整方法

使用Optuna调整10个最令人困惑的XGBoost超参数的详细可视化教程

认识Video-LLaMA：一种多模式框架，赋予大型语言模型（LLMs）理解视频中视觉和听觉内容的能力

生成式人工智能在过去几个月中变得越来越流行。作为人工智能的一个子集，它使大型语言模型（LLM）通过学习大量可用的文本数据...

中国的研究人员介绍了Make-Your-Video：一种通过使用文本和结构指导进行视频转换的方法

视频是一种常用的数字媒介，因其能够呈现生动有趣的视觉体验而备受青睐。随着智能手机和数码相机的普及，用相机记录现场事件...

这篇AI论文提出了一种有效的解决常见实际多边际最优传输问题的解决方案

研究人员提出了一种新颖的方法，使用多边际最优传输在机器学习模型中实施分布约束。该方法旨在具有计算效率，并允许在反向传...

激励自注意力

为什么我们需要查询、键和值？揭开自注意力机制的面纱，以比算法优先方法更容易理解的方式

苹果研究员推出ByteFormer：一种仅使用字节并不显式地建模输入方式的AI模型

深度学习推理通常需要明确建模输入模态。例如，通过将图片补丁编码为向量，Vision Transformers (ViTs) 直接模拟了图像的二维...