200GB!AutoMathText:专注数学文本的超大规模数据集
AutoMathText是一个庞大的数学文本数据集,总体规模达到200GB,汇聚了来自多个来源的数据,包括科学论文、编程代码片段以及网页数据。该数据集经过特定的过滤和处理,旨在服务于数学推理、推理训练和微调等多种应用场景。StackMathQA的集合是由数学问题和对应答案组成,提供了更具挑战性的数学任务,为模型的进一步发展提供了支持。
Yotta挑战超大规模云服务提供商 推出印度首个以人工智能为中心的GPU云
Yotta计划在2024年6月之前推出4,000个GPU,并在2025年底前达到32,768个GPU的规模。全球数据中心市场预计在2023年达到3259亿美元,年增长率为6.12%,2028年市场规模将达到4387亿美元。Gupta解释称,Yotta计划在2025年底将其GPU基础设施提升到前所未有的32768个规模。
DeepMind验证卷积神经网络在大规模数据集上可媲美视觉变换器
最新研究表明,卷积神经网络在大规模数据集上能够与视觉变换器媲美,挑战了以往认为视觉变换器在这方面具有卓越性能的观点。在计算机视觉领域,ConvNets一直以来都是在各种基准测试中取得卓越性能的标准。这些结果突显了同时扩展计算和数据资源的重要性,为计算机视觉研究的未来带来了新的启示。