DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」,但有人投来质疑
说起大语言模型所展示的令人印象深刻的能力,其中之一就是通过提供上下文中的样本,要求模型根据最终提供的输入生成一个响应,从实现少样本学习的能力。这一点依靠的是底层机器学习技术「Transformer模型」,并且它们也能在语言以外的领域执行上下文学习任务。更多研究细节,可参考原论文。
谷歌DeepMind研究:Transformer模型无法超越训练数据进行泛化
谷歌DeepMind的研究人员进行了实验,旨在探讨Transformer模型是否能够在超出预训练数据范围之外泛化出新的认知和能力。他们的研究发现,几乎不可能要求模型在超出预训练数据范围之外解决新问题。这对于机器学习和人工智能领域的研究和发展具有重要意义。
Table-GPT:针对多样化表格任务的表格调优GPT 培训AI更擅长处理表格数据
表格-GPT比开箱即用的模型更擅长处理表格!表格在文件、网页、电子表格、数据库等各种文档中随处可见。它们以结构化、关系方式呈现信息,通常比自由文本更容易让人类解析和分析,但当前AI系统对表格的理解和推理能力有限。这一技术为AI系统提供了更强的表格理解和推理能力,有望在各个领域提高数据处理和分析效率。
镜舟科技:一家分布式数据库厂商的开源商业化实践之路
文章来源:爱分析正文:01商业化是衡量开源项目成功与否的重要维度之一中国开源软件商业化公司的涌起以及资本对开源的持续关注,正打破人们对开源与商业化“互斥”的传统印象,展现出两者关系的真正本质,即开源和商业化可以相互促进、相互融合,协同发展,图1开源和商业化协同发展首先,开源为商业化提供创新发展模式。开源是一种高效的软件开发模式,以开源项目