解锁图像新维度:剑桥联手英特尔,利用大语言模型重构逆向图形学!

跨领域时的泛化能力。受到大型语言模型(LLMs)在新环境中的零样本泛化能力的启发,我们探索了利用这些模型中编码的广泛世界知识来解决逆图形问题的可能性。本文提出了一个以LLM为中心的逆图形框架——逆图形大语言模型(Inverse-Graphics Large Language Model, IG-LLM),该框架自回归地将视觉嵌入解码为结构化的、组合式的3D场景表示。通过我们的研究,我们展示了LLMs在逆图形...

AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 目录 系列篇章💥前言一、数据准备1、通用文本数据2、专业文本数据 二、数据质量过滤1、基于启发式规则2、基于分类器方...

大语言模型在人类层面预测未来的研究与应用

概述 这项研究将探讨语言模型(LM)能否预测未来事件。在这项研究中,将开发一个系统来自动收集信息、生成和汇总预测结果。将从一个竞争性预测平台收集有关问题的数据,以评估 LM 的预测能力。结果表明,LM 可以与具有竞争力的人类预测人员相媲美,甚至超过他们。研究表明,使用 LM 预测未来有可能为组织决策提供有用的信息。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.18563.pdf 介绍 ...

AI大模型探索之路-训练篇11:大语言模型Transformer库-Model组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transf...

大语言模型与词向量表示

       大语言模型(Large Language Models, LLMs)与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点,说明了它们之间的联系: 1. 高质量词向量的生成        大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示,主要得益于以下几个方面: 大规模数据预训练: 这些模型在海量...

AI大模型探索之路-训练篇10:大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transf...

AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览

常对话数据集1.3 合成数据集 2、人类对齐数据集 前言 在人工智能领域,构建强大的AI系统的关键步骤之一是大规模的语言模型预训练。为了实现这一目标,需要大量且多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一、常用的预训练数据集 大语言模型在训练上需要大量的训练数据,这些数据需要涵盖广泛的内容范围。多领域、多源化的训练数据可以帮助大模型更加全面地学习真实世界的语言与知识,从而提高...

AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读

M)2. 第二阶段:神经语言模型(Neural Language Model, NLM)3. 第三阶段:预训练语言模型(Pre-trained Language Model, PLM)4. 第四阶段:大语言模型(Large Language Model, LLM) 二、大语言模型的能力特点三、大语言模型关键技术四、大语言模型的构建过程1.预训练阶段2.有监督微调阶段3.奖励建模阶段4.强化学习阶段 前言 大...

微软&卡内基梅隆大学:无外部干预,GPT4等大语言模型难以自主探索

目录 引言:LLMs在强化学习中的探索能力探究 研究背景:LLMs的在情境中学习能力及其重要性 实验设计:多臂老虎机环境中的LLMs探索行为 实验结果概览:LLMs在探索任务中的普遍失败 成功案例分析:Gpt-4在特定配置下的探索成功 探索失败的原因分析 相关工作回顾:LLMs能力研究的相关文献 讨论与未来工作方向 总结 引言:LLMs在强化学习中的探索能力探究 在强化学习和决策制定的核心能力中,探索(e...

大语言模型LLM《提示词工程指南》学习笔记02

文章目录 大语言模型LLM《提示词工程指南》学习笔记02设计提示时需要记住的一些技巧零样本提示少样本提示链式思考(CoT)提示自我一致性生成知识提示 大语言模型LLM《提示词工程指南》学习笔记02 设计提示时需要记住的一些技巧 指令 您可以使用命令来指示模型执行各种简单任务,例如“写入”、“分类”、“总结”、“翻译”、“排序”等,从而为各种简单任务设计有效的提示。 具体性 对您希望模型执行的指令和任务非常...
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