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字节跳动推出 QuaDMix:大型语言模型预训练数据质量与多样性的统一框架

字节跳动近日宣布推出其全新的数据选择框架 QuaDMix,旨在提升大型语言模型(LLM)预训练的效率和泛化能力。众所周知,模型的训练效果受基础数据集的质量和多样性影响很大。然而,传统的数据筛选方法往往将质量和多样性视为两个独立的目标,先进行质量过滤,再进行领域平衡。 这种逐步优化的方式忽略了质量与多样性之间的复杂相互关系。优质数据集往往存在领域偏差,而多样化的数据集可能会降低质量。因此,在固定的训练预算下,如何同时优化这两个维度以最大化模型性能,成为了一个亟待解决的难题。 QuaDMix 框架的主要运作分为三个阶段:特征提取、质量聚合和质量 - 多样性感知采样。在初始阶段,每个文档都会被标注领域标签和多项质量评分。通过归一化和合并这些评分,生成一个综合质量分数。接着,系统通过基于 sigmoid 的函数采样文档,优先考虑高质量样本,并通过参数化控制确保领域平衡。 为了优化模型,QuaDMix 在不同参数设置下训练了数千个代理模型。通过这些代理实验训练的回归模型可以预测性能结果,从而识别出最佳采样配置。这种方法使得在高维参数空间中进行结构化探索成为可能,从而更好地将数据选择与下游任务对接...

Transformers 作者:未来互联网将演变为 AI Agent 网络

日前,Transformers 合著者 Illia Polosukhin 接受了 a16z 的专题采访,并在交流中分享了自己对于 AI、Agent 等方面的观点。 开篇,Illia 就分享了自己对现有 AI Agent 的看法。他表示,据团队观察,大量用户对需要复杂规划的场景特别感兴趣。但这种局面在未来将会反过来:AI 助理将会主动提出方案给用户,用户也仅需要做出方向性选择即可。对于这种 AI 何时面世,Illia 预测在未来一年内,就会出现首批成熟应用的场景。 对于「死亡互联网理论」,Illia 则坦言:虽然开放网络正在消亡,但并非网络上的机器人数量过多,而是因为平台容易被垃圾信息攻陷。对此他认为智能 Agent 能够为人类进行信息把关,未来 AI 助手也会成为互联网「垃圾分拣员」:能够为用户提供上下文链接,如实指出错误信息并揭露事实真相。 另外,主持人问及「未来将会有多少 AI Agent?与人类的数量比例又是如何?」时,Illia 则表示,未来每个人都会拥有属于自己的 AI 助手,而 AI 助手的背后可能运行着数十个子 Agent 项目,因此这会构建起一个庞大的 Agent 网络...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。