8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要,尤其是在医疗保健和金融等敏感领域(作为隐私和偏见的解决方案)。如果我们能解决合成数据问题,它将有利于开源,因为在开源领域,购买海量数据集并不是一种选择。
其实这项技术与去年10月19日,Meta发布的通过MEG(另外一种大脑活动检测工具)重构人类大脑成像过程有点类似。都是通过EEG、MEG等工具捕获大脑微弱活动电流,检测这些磁场变化,然后获得脑部活动数据。
【新智元导读】10年前,「地震预测」在圈内还是如尼斯湖水怪一般的奇谈怪论,但机器学习的发展,已经让「准确预测地震」的可能性,又往前迈进了一步。
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明,基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份,而提出的技术在保持高身份保真度的同时,没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明,所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
专利的大型语言模型如 GPT-4被用来生成包括多语言指令在内的各种合成数据。通过利用 Mistral 模型强大的语言理解能力,该方法在几乎所有工作类别上在激烈竞争的 MTEB 基准测试中取得了出色的性能。