亚马逊云科技数据库负责人:没必要非得固守纯向量数据库
亚马逊云科技数据库负责人:没必要非得固守纯向量数据库亚马逊云科技在数据库产品上有什么样的规划、他们如何看待纯向量数据库需求?
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亚马逊云科技在数据库产品上有什么样的规划、他们如何看待纯向量数据库需求?
大模型长期以来一直存在一个致命的问题,即生成幻觉。由于数据集的复杂性,难免会包含过时和错误的信息,这使得输出质量面临着极大的挑战。过多的重复信息还可能导致大型模型产生偏见,这也算是一种形式的幻觉。
谷歌憋了许久的大招,双子座Gemini大模型终于发布!其中一图一视频最引人注目:一图,MMLU多任务语言理解数据集测试,Gemini Ultra不光超越GPT-4,甚至超越了人类专家。
增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别,「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。
依托清华大学神经工程实验室在神经科学和脑机解码领域的技术和经验积累,灵犀医学于2019年创立,如今已建立以百万病例EEG数据为基础的脑功能数据库。基于超大规模人体大脑数据训练神经动力学大模型,灵犀医学打造了针对癫痫、抑郁症、阿尔兹海默症等脑疾病的AI精准诊断和治疗平台。
目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强?我们还不知道,但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索,
就在刚刚,亚马逊云科技祭出了全新AI「大杀器」Amazon Q。不仅只用两天时间就升级了上千款Java应用,更是将企业的数据屏障一举击穿。
AI人工智能拥有高效数据处理和自主学习能力。然而,也有一些人打起了人工智能的歪主意,“AI游戏外挂”是近些年出现的新型违法犯罪行为。
训完130亿参数通用视觉语言大模型,只需3天!北大和中山大学团队又出招了——在最新研究中,研究团队提出了一种构建统一的图片和视频表征的框架。利用这种框架,可以大大减少VLM(视觉语言大模型)在训练和推理过程中的开销。
研究人员利用GPT4-Vision构建了一个大规模高质量图文数据集ShareGPT4V,并在此基础上训练了一个7B模型,在多项多模态榜单上超越了其他同级模型。