【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」(DnD),它可以基于提示词快速生成模型参数,无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍,而且具备出色的零样本泛化能力。 刚刚,包括尤洋教授在内的来自新加坡国立大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等机构的研究人员,提出了一种全新的「拖拽式大语言模型」——Drag-and-Drop LLMs! 通过一个轻量级文本编码器与一个级联超卷积解码器的组合,DnD能在数秒内,仅根据无标签的任务提示词,生成针对该任务的LoRA权重矩阵。 通过观察,研究人员发现,LoRA适配器无非是其训练数据的一个函数:梯度下降会将基础权重「拖拽」至一个特定任务的最优状态。 为了赋予模型「拖拽」的能力,团队将这些数据集的提示词与收集到的LoRA权重进行随机配对,构成DnD模型的训练数据——即「提示词-参数」对。 在推理阶段,团队只需将来自全新数据集(训练中未见过)的提示词输入DnD,仅需一次前向传播,即可获得为该任务量身定制的参数。 实验结果表明,在零样本测试集上,团队的方法相较于训练所用的LoRA模型的平均性能,取得了惊人的提升,并且能够很好地泛化到多种真实世界任务和不同尺寸的LLM。 此前,他在中国科学技术大学获得人工智能学士学位。并曾在北卡罗来纳大学教堂山分校Huaxiu Yao教授的指导下进行实习,以及在中国科学技术大学数据科学实验室跟着导师Xiang Wang度过了两年的时光。 Zhangyang Wang目前是德克萨斯大学奥斯汀分校钱德拉家族电气与计算机工程系的终身副教授,并荣膺坦普尔顿基金会第7号捐赠教席。 他于2016年获伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程博士学位,师从计算机视觉泰斗黄煦涛(Thomas S.Huang)教授;并于2012年获中国科学技术大学电子工程与信息科学学士学位。 核心目标是创建结构化、模块化的模型表示:1)在过参数化模型空间中实现高效、鲁棒的学习;2)与符号知识及推理进行无缝连接。 此前,他在新加坡国立大学获得数据科学与机器学习博士学位,在中国科学院深圳先进技术研究院获得计算机技术硕士学位,在北京师范大学珠海校区获得学士学位。
17.c.cow起草美国副总统詹姆斯·万斯23日接受媒体采访时说,美国空袭伊朗三处核设施后,伊朗已不具备制造核武器的能力。法新社24日援引伊朗最高领袖哈梅内伊一名顾问的说法报道,伊朗依然有浓缩铀库存,“游戏还没有结束”。哨兵模式下,YU7可以自动总结视频内容,将高危场景进行提取,找不到车的时候,可以通过手机一句话找车,车辆可以识别车辆周围的环境,并且告知车主。17.c.cow起草成片ppt网站大片普京在会上表示,希望通过外交途径解决以伊问题,“莫斯科已向包括美国、以色列和伊朗在内的相关方提出了若干方案。”俄罗斯主张要同时考虑以伊双方的利益,既要保护伊朗和平使用核技术的权利,也要保护以色列寻求安全的权利。谈及深度研究任务Agent,市场上还存在哪些痛点和需求未被满足的方面,张有鱼表示,当前AI辅助深度研究市场,存在“通用”与“个性”的矛盾,大多数AI工具为追求普适性而牺牲了个性化。然而,深度研究恰恰是高度定制化的。不同领域、不同课题、不同研究者都有独特的分析框架与偏好。市场亟需能理解并适应研究者个性化需求的AI工具,提供更灵活、可定制的解决方案。
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📸 刘娅记者 陈建新 摄
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📸 赵尚勋记者 李欣蔚 摄
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