本文主要简单介绍下大数据、Hadoop 起源以及 Google 三篇论文 一、什么是大数据？ 1PB 够大吗？...大数据具有五大特点，称为 5V。.../s/1eQxmrVc 谷歌三大论文（中英）百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1nnn9vu41T9ARrRtJLBhV9Q 提取码: 6666 3.1 分布式文件系统的体系结构...3.3 BigTable 3.3.1 大表的基本思想 把所有数据存入一张表，通过空间换取时间。...via： google 大数据三大论文-中文版-英文版 - 简书 https://www.jianshu.com/p/7df00b383fa1 Hadoop 起源以及 Google 三篇论文介绍 _hwm
然而，考虑到早期的研究人员不太可能用大量的计算来训练语言模型，因此论文不太可能在分析的时间段内观察到如此大的下降。...算法改进的规模依赖性，以及在论文的数据集中缺乏对如此大的效率提高的直接观察，这表明需要进一步的研究和更全面的数据来验证这些外推。...虽然论文已经从数据集中排除了非标准评估，但论文的数据集跨越了具有不同标记化方案、文本预处理、步长和其他细节的模型。...这在论文对算法进展的估计中引入了噪声和潜在的偏差，因为随着时间的推移，研究人员可能会采用更有利的评估方案。然而，论文估计算法改进的困惑减少很大；可能比评估程序的变化所能解释的要大。...然而，在数据效率的情况下，这遇到了一个问题——论文测量到的数据需求的减少是由于数据质量的提高，还是由于算法使用数据的能力的改进？这不是一个论文的模型能回答的问题。
除此之外，我们还准备了一篇「2019 年十大新奇论文」，总结了这一年中尤其新颖有趣、甚至出格招致批评的论文。...这篇论文用了很巧妙的方法，一方面，作者们把 YouTube 上用户们自己上传的「时间静止」视频作为数据集，它们提供了海量的、天然的、带有人物的三维空间回放，经过传统方法还原之后就可以作为标注数据，免去了采集之苦...2019 ) https://arxiv.org/abs/1905.08743 面向任务的多轮对话系统通常会为不同的任务设计预定义的模版，但不同模版之间的数据共享、数据迁移是一大难点。...也就是说，设计一个大模型容易，但还要想办法确定是否已经训练够了。...论文发表在 Nature 杂志。 以上就是我们总结的十大精彩学术论文（以及同样值得看看的另外十篇备选）。如果你有什么不同的见解，欢迎留言和我们讨论。
Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文试图解决的问题是如何利用大型语言模型（LLMs）进行时空（spatial-temporal）预测。...通过这种方法，论文旨在解锁LLMs在时空预测任务中的潜力，并在多个时空基准数据集上的实验表明，STG-LLM能够成功地使LLMs理解时空数据，并实现与现有最先进方法（SOTA）相当的性能。...然而，现有的方法主要集中于处理时间序列数据，没有准确捕捉时空依赖性的能力，这对时空预测至关重要。此外，由于任务差异，时间序列的微调策略不适用于时空预测。 Q: 论文如何解决这个问题？...数据集 交通数据集实验结果 电力和金融数据集 少样本预测能力 A: 论文进行了一系列的实验来验证STG-LLM的有效性，包括以下几个方面： 整体性能（Overall Performance）： 在六个代表性的真实世界时空公共数据集上验证...以下是论文的主要内容概述： 问题背景： 论文指出，尽管LLMs在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但将它们应用于时空预测任务仍然面临挑战，主要是因为文本数据与时空数据之间的差异。
一、简要介绍 多模态大语言模型（MLLM）是近年来一个新兴的研究热点，它利用强大的大语言模型（LLM）作为大脑进行多模态研究。...因此，论文对一个概念的说明也可能涉及到其他概念。 论文根据四个主要类别组织调查，并按顺序进行介绍。论文首先详细介绍了M-IT（3.1），以揭示LLM如何从两个方面来适应多模态：架构和数据。...然后构造剩余的内容，如图2所示：论文首先介绍M-IT数据的收集方式（3.1.4），然后详细讨论MLLM的模型自适应，即弥合不同模式之间差距的各种方法（3.1.5）。...论文依次说明这三种方法。 基准自适应（Benchmark Adaptation） 基准数据集是高质量数据的丰富来源。因此，大量的研究工作利用现有的基准数据集来构建指令格式的数据集。...论文提供了一个VQA数据集的指令模板示例，如表2所示。其他的工作是人工设计一些种子指令，并使用这些指令提示GPT生成更多内容。
KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache 论文地址：[2402.02750] KIVI: A Tuning-Free Asymmetric...Cache (arxiv.org) 谷歌学术被引数：6 研究机构：未知 推荐理由：五星，被huggingface transformers库使用，官方认证 主要内容： 1.key cache分成带量化数据和全精度两个组...KVQuant: Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV Cache Quantization 论文地址：https://arxiv.org...QAQ: Quality Adaptive Quantization for LLM KV Cache 论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.04643 谷歌学术被引数：3 研究机构...：南京大学 主要内容： 1.通过实验和数据发现key、value对量化的敏感度不同，需要对key、value开发单独的量化方法 2.提出基于attention-aware的量化方法 3.对异常值做特殊处理
随着这一过程的进展，奖励模型拟合于数据，并引导随后的反应与收到的反馈相一致。 在本文中，论文将注意力限制在上述类型的交互上，其中每个查询都包含一个提示的和一对不同的回答。...四、奖励模型架构和训练 奖励模型在论文的实验pipeline的学习和评估阶段指导回答选择。论文考虑了两种类型的奖励模型，每种都符合观察到的偏好数据。...3.1.点估计 论文根据偏好数据来训练奖励模型。每个数据点由一个查询组成，包括一个提示和一对回答，以及回答之间偏好。...给定这些数据点的集合D，为了计算MLP参数，论文优化了损失函数 3.2.认知神经网络 论文使用认知神经网络（enn）来模拟关于奖励的认知不确定性。...假设论文根据达到任何给定性能水平所需的数据减少百分比来衡量有效探索的优势。图1中的曲线的一致性意味着，随着人类反馈数据规模的增长，有效探索所带来的优势也在增长。
上篇介绍前20篇关于大语言模型的文章，本次将继续介绍剩下的55篇文章。（如有疏漏，欢迎大家补充）。...，现有的研究尝试通过微调和利用与定义的行为API来桥接现实与大模型，但是比较消耗人力物力。...我们结合了两部分，提出了利用大模型噪声知识编码增强基于认知的模型。实验证明，大模型是认知架构很好的信息源，认知架构反过来可以验证大模型的知识。...在这项工作中，我们建议利用指令调整大语言模型 (LLM) 的上下文学习功能来构建更好的 VQA 指标。...尽管取得了相当大的进展，但要在这项任务中取得令人满意的性能仍然具有挑战性，数据稀缺和不平衡等问题阻碍了进展。本文提出一种创新方法，采用大型语言模型(llm)作为事件抽取的专家标注器。
大语言模型作为近期最火热的研究点，热度至今居高不下。特别是近期，arxiv上每个月都发表很多关于大语言模型的文章。对此，我只想吐槽一句，根本读不完。...倒不如来看看在AAAI-2024会议上关于大语言模型的研究工作。经过"老字号"AAAI会议审核过的，质量是杠杠的。...本次以Large language Model为关键字搜索AAAI-2024的录取论文，搜索相关的文章一共55篇。看到这个数字不禁感慨，不入坑是不可能的。...目前，大语言模型（LLMs）凭借其从大数据中学习的能力，为文本生成提供了一种前景广阔的解决方案，尤其是在RRG等跨模态场景中。...（LLM）耗时耗力，因此医学领域出现了各种医学大语言模型（LLM），这凸显了对统一评估标准的需求。
本文汇总了20篇与图大模型相关的论文（主要以推荐系统领域为主），展示最新的工作研究进展。...此外，为了确保增强的质量，我们开发了一种去噪数据鲁棒化机制，包括噪声隐式反馈修剪和基于MAE的特征增强技术，帮助改进增强数据并提高其可靠性。...受大型语言模型（LLMs）成功的启发，我们旨在创建一个面向图的LLM，能够在各种数据集和任务中具有异常的泛化能力，而无需依赖下游图数据。...然而，尽管它们取得了成功，但一个重要的挑战仍然存在：这些先进的方法通常面临着泛化到未见过的图数据的困难，这些数据与训练实例显著不同。...第三，我们引入了一个由LLM增强的数据增强机制，以减轻现实场景中数据稀缺的限制。大量实验证实了我们框架的有效性。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.04151.pdf 《ASPEN: High-Throughput LoRA Fine-Tuning of Large Language...此外，文章使用包含不同领域任务的混合数据集来比较评估各方法，MultiLoRA在MMLU等多种场景下都表现优于LoRA。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.11501.pdf 《MixLoRA: Resource-Efficient Model with Mix-of-Experts Architecture...开源地址：https://github.com/dvlab-research/LongLoRA 论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.12307
本文系统回顾了多模态LLMs中最新的视觉语言指令调优设置和数据集，并总结了高质量视觉语言调优数据应具备的特征。...将这些特征视为构建视觉语言指令数据的基本原则，并提出一个完整的构建流水线，包括数据收集、指令生成和质量控制模块，其中融入了精心设计的指令属性评估指标。...: A Comprehensive Survey on Multimodal Large Language Model https://arxiv.org/pdf/2311.07594.pdf 本综述论文探讨了多模态大型语言模型...本研究将MLLMs中现有的模态对齐方法分为四组进行调查：（1）多模态转换器，将数据转换为LLMs可以理解的形式；（2）多模态感知器，改进LLMs感知不同类型数据的能力；（3）工具辅助，将数据转换为一种常见格式...，通常是文本；（4）数据驱动方法，教导LLMs理解数据集中特定类型的数据。
Introduction1.1 区别航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，面临很大的数据集偏差问题，例如导致数据集的泛化能力差：尺度变化性更大（很好理解，如车辆和机场；而且很可能一张大图就一个目标，...数据集包含2806张航空图像，尺寸大约为4kx4k，包含15个类别共计188282个实例。...下图是与NWPU数据集相比实例数目。可以看出这个的样本不均衡问题还是稍微好一点的。?标注方式 没有选择(x,y,w,h)和(x,y,w,h.θ)，而是标记四个顶点八个坐标得到不规则四边形。...数据集划分 1/6验证集，1/3测试集，1/2训练集。目前发布了训练集和验证集，测试集不会发布。3....还有一个问题，就是DOTA数据集的尺寸太大了，普通检测网络输入会计算过慢，实际测试会进行图片的裁剪，得到1024*1024的patch，stride=512。
为此，本论文研究团队开发出一项全面的基准测试流程，以评估各种AI大语言模型在生物医学数据挖掘上的性能。 研究应用 该基准测试流程已应用于「德睿智药」内部PharmKG平台中AI大语言模型研发。...该大模型主要用于生物医药数据的快速高质量提取，构建更高质量生物知识网络，以赋能靶点评估立项等新药研发关键流程。...4 结论 本研究构建了一项将AI大语言模型应用于生物医学NLP任务的基准研究流程。实验数据显示，基于GPT-3.5构建的ChatGPT模型在一些生物医学NLP基准数据集上表现欠佳。...该基准研究有助于指导和优化AI大语言模型研发流程，加速高质量的生物医药领域大模型研发进展。...论文链接： https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad557 数据来源： https://microsoft.github.io/BLURB/index.html
重要的是，这种适应的计算可以用很少的代价在线进行，无需向后迭代全部数据。 Hugo的点评： 我觉得作者们准确无误地击中了在线学习面临的挑战。...我也非常喜欢他们在卷积神经网络中应用这种空间变换的想法，这也是那篇DRAW论文中所没有的。 对于这篇论文我实在挑不出什么问题，它太严谨了！...这与现在深度学习中的一种想法吻合：虽然深度学习领域最近应用于大体量已标记数据集的研究进展都不依赖于任何非监督式学习方法（不像深度学习2000年代中期“起步”的时候），半监督式环境下的非监督式学习可能才是最适合少量已标记数据的数据集的方法...不幸的是，作者们提到了实验中有一个小问题：虽然训练时他们没有使用多少标记好的数据，模型选择时仍然用到了验证集中全部10k个标记。这当然是不够理想的。...Hugo的点评： 我是这篇文章的大粉丝。它指出了现行序列预测模型的重要缺陷，而且最重要的是，它提供了一个简单却有效的解决方法。
本届大会共评选出15 篇杰出论文奖和 1 项时间检验奖。其中，复旦大学、上海交通大学、厦门大学、莱斯大学等多个华人团队的工作被评位杰出论文奖。...ICML 2012 的一篇论文《Poisoning Attacks against Support Vector Machines》获得了时间检验奖。...获奖论文信息详见：https://icml.cc/virtual/2022/awards_detail ---- 01.
深度学习自然语言处理 分享 整理：pp 摘要：尽管大语言模型（LLMs）取得了许多进步，并以前所未有的速度迅速发展，但由于种种原因，它们对我们日常生活方方面面的影响和整合仍然有限。...论文提出了一种名为InterrogateLLM的新方法，用于检测LLMs生成的答案中的幻觉，并在多个数据集和LLMs上进行了广泛的评估，以证明该方法的有效性。 Q2: 有哪些相关研究？...实验评估：论文通过在多个数据集和LLMs上进行广泛的实验评估，来验证InterrogateLLM方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地检测出幻觉，并在不同的数据集和模型上取得了较高的准确率。...为了解决这一问题，论文提出了以下主要内容： 问题背景：论文首先讨论了LLMs在日常生活中的广泛应用以及幻觉现象对这些模型可信度的影响。...总的来说，这篇论文为提高LLMs在实际应用中的可靠性提供了一种新的视角，并为未来的研究和开发工作奠定了基础。 以上内容均由KimiChat生成，深入了解论文内容仍需精读论文
机器之心报道 机器之心编辑部 很快就将扩展到所有论文。 今年 10 月，著名预印版论文平台 arXiv 宣布获得 1000 万元捐款，现在版本大升级来了。...一直以来，arXiv 上论文的显示方式都以 pdf 格式为主，用户通常需要「下载 PDF（Download PDF）」来查看论文内容。...现在，arXiv 宣布为以 TeX/LaTeX 提交的所有论文生成 HTML 格式版本（要求论文是在 2023 年 12 月 1 日或之后提交的）。...论文提交者将被邀请在提交期间预览其论文的 HTML 版本，就像 PDF 版本一样。...目前，arXiv 提供 HTML 格式版本论文的功能仍处于实验测试阶段，并非所有论文都能正确转换为 HTML。研发团队正在努力使转换更加准确。
简介 论文链接https://arxiv.org/pdf/2106.09685v2.pdf 本文将先介绍论文中的LoRA技术，然后以BERT为例在IMDB数据集上代码实现运用这项微调技术。...LoRA技术模型图 正所谓大智若愚，LoRA这项技术的模型图就是这么简洁明了，x表示数据输入，左边表示预训练大模型的参数（冻结），右边表示两个低秩矩阵（训练），当大模型微调的时候，不再是全参数微调，...torch.mm(self.B.t(), self.A) return updated_weight α和r用于缩放矩阵，帮助更好的训练 A矩阵使用随机高斯初始化 B矩阵初始化为0 论文实验结果...再看看训练速度有什么区别： 这是全参数微调的结果，可以看到准确率确实挺高的，但是训练一个epoch需要4分钟 这是使用LoRA之后的，可以看到除了第一个epoch可能涉及数据加载、GPU...所以，这项技术其实一定程度上让大模型的门槛降低了一些，让大模型的使用成本大大降低，虽然性能上可能有些损失，但是，至少落地的可能性变大了。 编程未来，从这里启航！
在大型数据集上预训练的大语言模型表现出了新兴能力，并在各种任务中表现良好，包括语言翻译、摘要、编码和问答。然而，如果想要提高Transformer在特定领域数据和专业任务上的能力，值得进行微调。...这篇论文也描述了ChatGPT背后思想，ChatGPT是InstructGPT的一个更大数据集微调的升级版。...哪种方法更有前途，是人类生成的指令数据集还是自我指导的数据集？可能两者都有前途。...结论与扩展阅读 大模型的研究日新月异，这里重点关注大语言模型的设计、约束和演变，包括前10篇论文（以及3篇关于RLHF的论文）。我们可以跟随上述论文中的参考文献进行更深入的学习。...机器学习与微分方程的浅析 神经网络中常见的激活函数 老码农眼中的大模型（LLM） 《深入浅出Embedding》随笔 机器学习系统架构的10个要素 清单管理？
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