英伟达发布Nemotron-4 15B: 8 万亿训练数据,性能超LLaMA-2
英伟达最新推出的大型语言模型Nemotron-415B,以其卓越性能和创新架构引起广泛关注。该模型拥有150亿参数,基于庞大的8万亿文本标注数据进行了预训练。这一成就为大型语言模型的发展和应用提供了崭新的视角。
阿里巴巴等开源语音情感基座模型emotion2vec
情感识别技术在各种场景中都有广泛的应用,如客服机器人根据客户语气调整策略、智能助手根据用户情绪提供建议、情感健康应用监测用户情感状态。为了支持情感理解,上海交通大学、阿里巴巴、复旦大学和香港中文大学的研究者联合开发了通用的语音情感表征模型emotion2vec。这表明emotion2vec不仅在训练数据集上表现优秀能适应不同录音环境,为多样情感任务提供支持。
今日AI:英伟达大模型Nemotron-4登场;ai贴纸Face to sticker火了;KOALA AI 模型问世;Hugging Face发现100个恶意模型
欢迎来到【今日AI】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
英伟达最强通用大模型Nemotron-4登场!15B击败62B,目标单张A100/H100可跑
英伟达团队推出了全新的模型Nemotron-4,150亿参数,在8Ttoken上完成了训练。值得一提的是,Nemotron-4在英语、多语言和编码任务方面令人印象深刻。这种能力凸显了Nemotron-415B对广泛的自然语言的深刻理解。
英伟达发布Nemotron-4:150亿参数通用大模型,目标单张A100/H100可跑
英伟达最新推出的Nemotron-4语言模型引起广泛关注。这一通用大模型拥有150亿参数,经过在8Ttoken上的训练,在英语、多语言和编码任务中表现出色。Nemotron-4的推出标志着英伟达在通用大模型领域的一次重要突破,为单个A100或H100GPU上运行的最佳通用大模型设定了新标准。
微软研究员发布EmotionPrompt方法:增强多语言模型的情感智能
微软研究员最近发布了名为“EmotionPrompt”的研究成果,旨在增强多语言模型的情感智能。情感智能被认为是人类素质的一个关键组成部分,它涵盖了情感理解、情感处理以及如何利用情感数据来指导逻辑和分析过程,如问题解决和行为管理。这项研究为多语言模型的情感智能潜力提供了初步的研究,有望在各种应用领域取得进展。