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银河娱乐集团:潜在的危险是基础模型的缺陷也会被所有下游模型继承

时间:2021/10/8 8:57:51  作者:  来源:  浏览:1  评论:0
内容摘要:首先要注意训练数据的质量。目前一些模型的偏差实际上是由训练数据本身造成的。其次,需要加强对算法本身和模型内部运行机制的研究。此外,在模型的训练过程中,应加入多模态数据,通过多模态信息固有的多重相关性,降低大模型的“偏执”概率。黄铁军,北京致远人工智能研究所所长,近日,包括斯坦福大...
首先要注意训练数据的质量。目前一些模型的偏差实际上是由训练数据本身造成的。其次,需要加强对算法本身和模型内部运行机制的研究。此外,在模型的训练过程中,应加入多模态数据,通过多模态信息固有的多重相关性,降低大模型的“偏执”概率。

黄铁军,北京致远人工智能研究所所长,近日,包括斯坦福大学李菲菲在内的百余位学者联合发表了一篇文章《基础模型的机遇与挑战》,探讨了在基础模型成为趋势的环境下,人工智能基础模型发展所面临的机遇与挑战。文章指出,基础模型的应用使得自监督学习+预训练模型的微调和适应方案逐渐成为主流,并带来了agent认知能力的提高。但与此同时,由于基础模型的任何改进都会很快覆盖整个AI社区,潜在的危险是基础模型的缺陷也会被所有下游模型继承。

斯坦福大学学者提到的基本模型在国际上也被称为预训练模型,国内研究者也称大模型。那么,什么是大型人工智能模型?与小型模型相比,它有什么优势?为什么大型模型会成为一种趋势,在这个行业中有哪些应用?未来的机遇和挑战是什么?

像发电厂一样源源不断地提供“情报来源”最近,在人工智能行业和学术界,“大模型”成为了一个高银幕率的词汇。一个需要更多计算能力和更大数据集的大型模型,为什么它可能是未来人工智能的最佳合作伙伴?这始于AI开发者的挫折和坎坷。

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