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scaling在线播放_scaling改成几最好(2024年11月免费观看)

内容来源:我赢网所属栏目:导读更新日期:2024-11-28

scaling

[LG]《Inference Scaling 𐝙𕌡ws: The Limits of LLM Resampling with Imperfect Verifiers》B Stroebl, S Kapoor, A Narayanan [Princeton University] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

大模型的未来发展方向:从困境到希望 最近参加了一场高层会议,真是让人感慨万千。技术大佬们在会上直接吐槽,说目前的大模型研究“没有规划,只是刷榜哄老板”。我半开玩笑地提醒他声音太小,老板听不到,甚至建议他去保安室用紧急通报喊给全楼的人听,大家也就这样把会议的讨论抛在脑后了。 一年多的“坑”里之旅 𐟕𓯸 回到工位上,我突然意识到自己已经在大模型这个“坑”里待了一年多。虽然收获不少,比如对 Megatron、DeepSpeed 等工具的理解,以及对强化学习和最优化有了新的认识,但也深感“跳坑救不了世界”。大模型的生态圈被一种奇特的循环驱动:开源社区造就了一批“天命之人”,他们组成草台班子,但这些班子最终大多被开源淘汰,而部分人却尝试通过闭源和商业化保住地位。 大模型的本质困境 𐟌篸 如果要定义“大模型的坑”,大致可以总结为“同质化、模式化、低效率、低创新”的竞争生态。与其他行业相比,大模型的特殊之处在于其黑盒性质——不是被精心设计出来,而是探索的结果,高昂的资金门槛也让其对公众有了极大的隔阂。然而,它的高度人文属性又为一些缺乏实质创新的团队提供了极高的容错空间。 Scaling 的局限与未来发展 𐟓ˆ 我早就察觉到基于 QKV attention 和 token 预测的路径已经快到尽头了。Scaling 虽然仍然有效,但其收益已经远不如投入那么可观。而且我的一个观点是,Scaling 让大模型愈发“丰富且平庸”。虽然这种平庸回答对于内容创作有一定价值,但对真正的智能毫无帮助。 未来的发展方向 𐟌Ÿ 如果现有路径不再奏效,大模型的未来可能会走向“联结符号主义”的发展。类似于 Alpha Proof 中 formalizer、lean 与 solver 的协作,这种形式可能是接下来几年的发展机会,但需要勇于创新的团队去探索,而不是那些依赖闭源和商业化的草台班子。 对草台班子的思考 𐟤” 我把草台班子定义为一种“低配的体制圈子”,其特征在于制度不成熟,更加依赖人治;开源社区的影响力更大;各团队之间流动性高,缺乏约束力。这种环境下,建议刚入行的小伙伴们不要把自己活成高瀚文,也不要轻易跳入这个大坑,尤其如果你的理想是诗与远方。 一点希望 𐟌𑊥𐽧槽了这么多,但我认为国内一些开源团队确实做得不错。

【科学家提出VLM自训练框架】南京大学、上海AI实验室与清华大学的研究团队合作,探索了一种通过自训练(Self-Training)增强视觉语言模型(VLM)推理能力的新方法。该方法不仅沿用了STaR技术利用正样本进行训练,还创新性地引入了反思机制,使模型能够高效地从错误中学习,进而提升自学习效率。这种自我反思的学习机制让VLM能够在测试阶段从多个推理路径中挑选出正确的答案,实现推理性能的Inference Scaling。实验结果显示,这一框架成功激发了VLM自我提升的潜能,显著提高了其链式思维(CoT)推理表现。此外,Self-Select机制表现出良好的可扩展性,通过增加采样次数能稳定地提高推理能力。

Vue实战!轻量流程图 𐟓š 探索如何使用Vue Draggable组件来创建轻量级流程图。通过复刻Supabase博客文章中的Scaling Postgres to 1 Million Connections设计,你将学习到如何利用Vue Draggable实现流程图的拖拽功能。 𐟖𜯸 源文件已发布至Figma社区,你可以下载、复制或进行二次创作。如果你需要更多设计素材或灵感,欢迎继续关注。 𐟔砥‡†备工具: Vue Draggable组件 Figma社区资源 𐟒ᠦ示: 复刻设计:通过复刻已有的设计,你可以快速掌握Vue Draggable的使用技巧。 社区资源:利用Figma社区资源,你可以获取更多灵感和设计素材。

微软CEO谈Scaling Law:有争论是好事,这将激发更多的创新「微软」「微软CEO」「Scaling Law」「AI」「人工智能」Tech逆向思维的微博视频

「天文探索计划」「spaceweather天文酷图」「天文酷图」 【半月。 2023:12:19 14:12:49 】 由 Kevan Hubbard 于 2023 年 12 月 19 日在英国北约克郡沼泽国家公园 Scaling Dam 拍摄 【拍摄参数】 所用相机:Google Pixel 3a 曝光时间:554/1000000 光圈:f/1.8 ISO:76 拍摄日期:2023:12:19 14:12:49 【详细说明】 约克郡荒原上空的半月。 来源:Spaceweather 版权:Kevan Hubbard 翻译:baidu* *:此为机器翻译且未人工审核,可能有不通顺的地方。 【相关知识】 天文学是一门研究天体和天文现象的自然科学。它使用数学、物理和化学来解释它们的起源和演化。天文学的研究对象包括:行星、卫星、恒星、星云、星系和彗星等天体,以及超新星爆炸、伽马射线暴、类星体、耀变体、脉冲星和宇宙微波背景辐射等天文现象。更通俗地说,天文学研究起源于地球大气层之外的一切事物。宇宙学是天文学的一个分支,从整体上研究宇宙。 发布时间:2024年11月26日01时04分50秒

上周 AI 圈最让人焦虑的话题就是 Scaling Law 是不是要“撞墙”了?这事儿首先起源 The Information 的标题党报道,OpenAI 下一代模型 Orion 进步不大,部分采用合成数据来训练,因过于拟合导致其能力难以有质的突破;然后 Reuters 继续补刀,Ilya Sutskever 告诉他们的记者,扩大预训练能获得的成果已经趋于平稳 。。。简单来说就是暴力 scaling 预训练,这里面低垂的果实不好摘了𐟘… 其实 IIya 在宣布做 SSI 之前,推荐过一篇名为《The Platonic Representation Hypothesis》的论文 arxiv.org/abs/2405.07987 主要讨论不同神经网络模型的表征正在趋于一致,随着模型规模的增大,表征会收敛到更小的解空间,这种简洁性偏差可能来自深度学习中常用的显式正则化 R(f),即使没有外部影响,深度神经网络也自然地遵循奥卡姆剃刀原理,隐含地偏向用简洁的解来拟合数据,作者将此总结为“简洁性偏差假设”。 记得 OpenAI 的一个研究员去年发过一篇博客:所有模型的不同只是训练数据集的不同,因为规模足够大之后表征就会趋向一致,无论你是什么架构和方法训练的。 这篇论文甚至提到 AI 模型与生物大脑的表征也在逐渐趋同!大家都面临着类似的基本挑战:需要高效地提取和理解图像、文本、声音等数据中的底层结构,人类视觉系统进化出来要执行的任务(如分割、检测和分类)正是我们训练神经网络去完成的任务,这种任务和数据约束的共同性自然导致了相似的表征解决方案。 因此,模型越通用和强大,就越倾向于与大脑表征保持一致。Anthropic CEO 在和 Lex Fridman 的对谈中就这样表达过他对 AI 上限的立场:在人类水平以下不存在明显的上限/天花板;只要我们用于训练的数据和信号足够丰富,而且人类表征世界的模式也是个有限集,论文中的结论是图像声音这种多模态数据会对模型能力提升有效果,但很快也会表征趋同,扩展的关键是现实世界的数据,例如机器人控制和空间感知信号等等 。。。 Dario 还提到,不同领域可能存在不同的上限:他熟悉的生物学领域,可能还有很大提升空间;但在人际冲突等领域可能接近人类水平就是极限;因为生物学和其它科学领域的数据表征,人脑大脑中没有这种结构提取模型,它们无需和人类趋同,因此可以超越人类。我们的 AGI 是像人类的 AI,它们有上限;但 ASI 超级人工智能对世界的表征可以做到和人类无关,它们则是无上限的𐟤” 所以,通过预训练就能快速提升智能的新大陆,很快就会被拓荒者开垦殆尽,后面想开采出新资源来,你就得有独特的数据和方法;或者换一片大陆去继续拓荒,例如蒸馏模型、后训练阶段强化推理(这样才能推导出新的知识)还有 LeCun 教授的 World Model,更加模仿生物大脑的复杂架构。 最后,我们来看看摩尔定律的发展就知道,这不是精确的物理定律,它更像是我们能够一直提升算力的一种信仰。fin 的描述很有趣:摩尔定律的本质,是很多个技术曲线的 Scaling law 前赴后继的组成了一道一道 S 型技术曲线,累积叠加造成的幻象:芯片每单位面积能容纳的gate数量指数型增长。AI 模型的预训练的撞墙,在AI领域发展长河上,和芯片制程里的众多革命性S型技术曲线一样(比如 double patterning,EUV),是一项亮眼的,值得反复在教课书上称颂的里程碑式技术曲线。 AI 技术的加速循环,才刚刚开始⏩

《智谱AI CEO张鹏:担心Scaling Law碰到天花板,为时过早|WISE2024商业之王》立足中国经济大转型的当下,WISE2024 商业之王大会,一同发现真正有韧性的“商业之王”,探寻中国商业浪潮里“正确的事”。网页链接

近期,关于人工智能领域中的Scaling Law是否失效的争议加剧。多家权威媒体报道显示,OpenAI、谷歌和Anthropic在开发新模型上遭遇瓶颈,尽管否认,但模型界三巨头确实面临前所未有的挑战。Scaling Law面临数据稀缺性和高昂成本的制约,业界开始探索新的扩展定律,转向推理层发展。OpenAI推出O1推理模型,国内企业DeepSeek、月之暗面等纷纷跟进。长远来看,AI软硬件能力将呈指数增长,推动技术快速发展。(ITBEAR) 「Scaling Law争议」「推理层发展」「AI技术快速发展」

语言模型缩放新探𐟧  论文名称:Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws 论文地址:arxiv.org/pdf/2401.00448 相关领域:模型结构改进 本文的主要研究内容是修改了Chinchilla缩放定律,并计算了在给定推理需求和质量下,训练和部署语言模型所需的最佳参数数量和预训练数据大小。研究结果表明,对于那些预计会有大量推理需求(约10亿次请求)的语言模型研究者来说,应该训练比Chinchilla-optimal更小更长的模型。

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