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独家 | 哪个更好：一个通用模型还是多个专用模型？

作者：Samuele Mazzanti翻译：欧阳锦校对：赵茹萱 本文约3900字，建议阅读10分钟本文通过实验验证了一个通用模型优于多个专用模型的有效性的结论。...比较专门针对不同群体训练多个 ML 模型与为所有数据训练一个独特模型的有效性。 图源作者 我最近听到一家公司宣称：“我们在生产中有60个流失模型。”...对通用模型的偏见 专用模型的支持者声称，独特的通用模型在给定的细分市场（比如美国客户）上可能不太精确，因为它还了解了不同细分市场（例如欧洲客户）的特征。...我们的目标是定量比较两种策略： 训练一个通用模型； 训练许多个专用模型。 比较它们的最明显方法如下： 1. 获取数据集； 2. 根据一列的值选择数据集的一部分； 3....在整个训练数据集上训练通用模型； 5. 在属于该段的训练数据集部分上训练专用模型； 6. 比较通用模型和专用模型在属于该段的测试数据集部分上的性能。

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普通用户玩不起的GPT-3 API，已在300多个应用中部署了

机器之心报道 编辑：小舟、维度 江湖中没有真正的 GPT-3 模型，但已经有了 300 多种 GPT-3 加持的应用。...2020 年 6 月，OpenAI 推出了一个用于访问自家开发的新 AI 模型 GPT-3 的 API——OpenAI API。...与其他大多数设计用于单一用例的 AI 系统不同，该 API 提供了一个通用的「text in, text out」界面，用户可以在任何英文任务上试用。这是 OpenAI 首个商用产品。...GPT-3 API 的行业应用场景 GPT-3 的应用范围涉及教育、游戏等多个领域，其中的应用程序利用了 GPT-3 的多种功能，我们来看一些具体的应用案例。...这样的收费标准，普通用户可能玩不起。所以，目前 OpenAI API 只适用于大规模企业用户。 OpenAI API 各版本定价。

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    ​GPT充当大脑，指挥多个模型协作完成各类任务，通用系统AutoML-GPT来了

    来源：机器之心本文约1500字，建议阅读5分钟使用 ChatGPT 实现通用人工智能，思路打开了。...ChatGPT、GPT-4 爆火之后，人们看到了大型语言模型（LLM）在文本理解、生成、互动、推理等方面的巨大潜力。一些研究者尝试利用 LLM 探索通往通用人工智能（AGI）的新道路。...大量实验和消融研究表明，AutoML-GPT 对许多人工智能任务（包括 CV 任务、NLP 任务）是通用的、有效的。...AutoML-GPT 简介 AutoML-GPT 是一个依赖数据和模型信息来格式化 prompt 输入段落的协作系统。其中，LLM 作为控制器，多个专家模型作为协作的执行者。...实验 为了评估 AutoML-GPT 的性能，该研究使用 ChatGPT（OpenAI 的 GPT-4 版本）来实现它，并进行多项实验从多个角度展示了 AutoML-GPT 的效果。

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    ​GPT充当大脑，指挥多个模型协作完成各类任务，通用系统AutoML-GPT来了

    机器之心报道 编辑：马梓文、小舟 使用 ChatGPT 实现通用人工智能，思路打开了。...ChatGPT、GPT-4 爆火之后，人们看到了大型语言模型（LLM）在文本理解、生成、互动、推理等方面的巨大潜力。一些研究者尝试利用 LLM 探索通往通用人工智能（AGI）的新道路。...大量实验和消融研究表明，AutoML-GPT 对许多人工智能任务（包括 CV 任务、NLP 任务）是通用的、有效的。...AutoML-GPT 简介 AutoML-GPT 是一个依赖数据和模型信息来格式化 prompt 输入段落的协作系统。其中，LLM 作为控制器，多个专家模型作为协作的执行者。...实验 为了评估 AutoML-GPT 的性能，该研究使用 ChatGPT（OpenAI 的 GPT-4 版本）来实现它，并进行多项实验从多个角度展示了 AutoML-GPT 的效果。

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    【论文复现】通用的图像分割模型

    概述 图像分割研究像素分组问题，对像素进行分组的不同语义产生了不同类型的分割任务，例如全景分割、实例分割或语义分割。虽然这些任务中只有语义不同，但目前的研究侧重于为每个任务设计专门的架构。...模型结构 Mask2Former的结构和MaskFormer类似，由一个主干网络，一个像素解码器，一个Transformer解码器组成。...带有掩码机制的Transformer解码器 Transformer解码器的关键组件包括一个掩码注意算子，它通过将每个查询的交叉注意力限制在其预测掩码的前景区域，而不是关注完整的特征图来提取局部特征。...Mask2Former的改进如下： 掩码注意力机制   最近的研究表明，基于Transformer的模型收敛缓慢是由于交叉注意力层中关注全局上下文信息，因此交叉注意力需要许多训练轮才能学会关注局部对象区域...self.maskformer_num_feature_levels: multi_scale_features.append(o) num_cur_levels += 1 # 用最大的的特征图来确定是否是模型所关心的前景区域

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    通用多模态AI模型的兴起

    通用的多模态模型 (GMM) 能够轻松地跨不同模态学习，并在不同类型的任务中表现良好。...正是由于多模态AI潜在的下游影响，现在人们更加关注构建真正“通用”的多模态AI模型。这种通用多模态模型 (GMMs) 能够轻松地跨不同模态学习，并在面对不同类型任务时适应并表现良好。...当前通用多模态AI模型的示例包括： NExT-GPT OneLLM Meta-Transformer OFA+ Unified-IO 基础模型铺平道路 当前通向通用多模态模型的轨迹源于预训练的深度学习基础模型...典型的模型流程 根据最近太平洋西北国家实验室的一项调查，该调查考察了GMMs 的发展，一个具有通用能力的多模态模型通常具有以下组件： 输入数据预处理器； 通用学习模块（编码器、解码器）；以及 输出数据后处理器...需要更多的研究来探索和创新，以捕捉代表性不足的模态——例如红外图像中的热信息——然后可以利用这些信息来进一步开发用于医疗应用的通用多模态人工智能模型。

    26010

    FastAPI（21）- 多个模型的代码演进

    前言 在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...，将模型的实例对象转换为 dict Pydantic 入门篇 **user.dict() 先将 user 转成 dict，然后解包 Python 解包教程 减少代码重复 核心思想 减少代码重复是 FastAPI...的核心思想之一。...因为代码重复增加了错误、安全问题、代码同步问题（当在一个地方更新而不是在其他地方更新时）等的可能性 上面代码存在的问题 三个模型都共享大量数据 利用 Python 继承的思想进行改造 声明一个 UserBase...模型，作为其他模型的基础 然后创建该模型的子类来继承其属性（类型声明、验证等），所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用 这样，不同模型之间的差异（使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码）也很容易识别出来

    79130

    基于通用组件语言规范的声明式组件库，腾讯WeComponents正式开源

    声明式 WeComponents 是声明式编程的实践，不像命令式编程需要一步步告诉计算机该怎么做，而是描述最终需要的结果是什么样子，执行过程封装在组件内部以及组件机制内。...WeComponents 将这种模式实现得更加彻底，将所有组件分析抽象后，建立统一的数据结构，以通用的属性来描述组件构成，以通用方法来操作组件。...开发者友好 因 WeComponents 是对所有组件统一抽象下的表述，所以理解了组件模型就理解了整个组件库，不用依赖组件开发者自身素质差异产生不同的组件描述，免去频繁查阅不同组件的说明文档。...通用组件语言规范 通用组件语言规范是将所有组件抽象为统一模型的一种标准描述方式，因采用JSON作为描述方式，天然是跨端的，可以按照需求，实现为具体运行环境下、具体语言、具体框架的组件库。...通用组件语言规范对组件的抽象体现为属性和方法。属性是对组件的声明式描述，包含基础信息、实体属性、扩展属性；方法是外部对组件的操作，包含针对不同级别属性的get/set操作。

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    KDD 2025 | 人类移动预测的通用模型

    ，通过灵活处理多样化时空数据、有效的生成预训练和时空知识引导的提示，实现了在多个城市和领域中的卓越泛化能力和城市时空预测性能。...提出了一个通用的人类移动预测模型（名为 UniMob），它可以应用于个体轨迹和群体流量。...因此，论文提出了一个名为UniMob的通用人类移动预测模型，旨在突破任务特定模型的限制，通过统一建模的方式来同时预测个体轨迹和群体移动。 Q: 有哪些相关研究？...4，5噪声扰动，6，7少样本能力（上海，塞内加尔） 9少样本，10噪声扰动（新疆） Q: 总结一下论文的主要内容 A: 本文提出了一个名为UniMob的通用人类移动预测模型，旨在突破现有方法在单一任务上的局限性...现有方法受限于单一任务，无法有效整合个体轨迹和群体移动这两种不同模态的移动数据。 UniMob模型：提出了一个通用的人类移动预测模型UniMob，能够同时处理个体轨迹和群体移动数据。

    54510

    百度翻译 API 的申请 与 百度通用翻译 API 的接入

    百度翻译 API 的申请 与 百度通用翻译 API 的接入 申请 进入百度翻译开放平台，选择 立刻使用。 图片 选择我的服务，开通 通用翻译，填信息后秒过。 图片 建议 实名认证，提高免费额度。...图片用 Java 的代码方式接入 百度通用翻译 API API 的信息建议看官方文档，更全面。百度通用翻译 API 接入文档 主要查找到 API url、输入参数、输出参数。...API URL 通用翻译的对外 API 接口 http 版：https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate https 版：http://api.fanyi.baidu.com...请前往管理控制台开启服务 90107 认证未通过或未生效 请前往我的认证查看认证进度 代码实现 下载百度通用翻译 API 接入文档中的 demo 代码 代码中，是自行创建了一个 GET 请求类来创建..., map); } /** * 用 POST 请求访问 通用翻译 https API * * @param query 查询的字段 * @param from 源语言代码名称

    5.1K20

    一种通用的图像分割模型

    概述   图像分割研究像素分组问题，对像素进行分组的不同语义产生了不同类型的分割任务，例如全景分割、实例分割或语义分割。虽然这些任务中只有语义不同，但目前的研究侧重于为每个任务设计专门的架构。...模型结构   Mask2Former的结构和MaskFormer类似，由一个主干网络，一个像素解码器，一个Transformer解码器组成。...Mask2Former的改进如下： 掩码注意力机制   最近的研究表明，基于Transformer的模型收敛缓慢是由于交叉注意力层中关注全局上下文信息，因此交叉注意力需要许多训练轮才能学会关注局部对象区域...高分辨率特征   高分辨率提高了模型的性能，特别是小物体的准确率，但是这对计算要求很高。因此，Mask2Former提出了一种有效的多尺度策略，在控制计算量增加的同时引入了高分辨率特征。...self.maskformer_num_feature_levels: multi_scale_features.append(o) num_cur_levels += 1 # 用最大的的特征图来确定是否是模型所关心的前景区域

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    Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

    第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。...然而，一起复杂性的出现时因为其低级的API：这些API经常要求用户处理复杂的物理执行操作，达不到声明式级别。...API 用户通过Spark SQL的批API：SQL和DataFrame来编写Structured Streaming对一个或多个流或表进行查询。...注意，与纯粹基于非同步的消息传递系统不同，如Storm，我们保留了trigger和epoch的概念在这个模型里，以便多个节点的输出可以协调并一起提交到sink。...尽管Structured Streaming的API更具声明性和约束性，但是我们发现，它在不同的范围内都能很好的工作，包括哪些需要有状态的自定义逻辑。

    2.5K20

    北大提出通用导航基础模型NavFoM，登顶多个SOTA基准

    想象一个智能体既能在室内为你端茶送水，又能在户外巡逻监控，甚至驾驶汽车穿越繁忙的街道——这正是研究者们长期追求的通用导航能力。...近日，北京大学团队联合GalBot、中国科学技术大学、北京智源人工智能研究院等多个机构，推出了NavFoM（导航基础模型），首次实现了跨不同机器人形态和任务类型的通用导航能力，无需针对特定任务进行微调，...在多个基准测试中取得了最先进或极具竞争力的性能。...NavFoM模型的核心创新统一的导航任务定义NavFoM采用统一的框架处理多样化导航任务：移动机器人根据文本指令和从多个相机捕获的图像序列，预测导航轨迹。...未来展望NavFoM作为通用导航基础模型的开创性工作，为具身智能领域提供了新的思路和方向。

    18310

    1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」，柏拉图又赢一回？

    最近，约翰斯・霍普金斯大学的一项研究发现：1100 多个不同的神经网络，即使在完全不同的数据集上训练、用不同的初始化和超参数，最终学到的权重都会收敛到一个共享的低维子空间。...值得注意的是，所提取子空间的精度与可用模型的数量和质量相关。基于此，作者推测每种架构内在地存在一个「理想」通用子空间，各个模型实例都在向其收敛。...尽管理论分析表明少量模型可能导致对联合通用子空间的欠近似，但从头训练 CNN 的规模限制了可纳入研究的模型数量。...为测试通用子空间的表达能力，作者通过将随机选择的已见（IID）和未见（OOD）任务的 LoRA 参数投影到通用子空间来解析重构它们，结果（图 4）表明通用子空间模型在两种情况下都表现稳健。...为测试将多个模型压缩到单一通用子空间的能力，作者将其方法与最先进的模型合并方法进行比较，包括 RegMean、Task Arithmetic、TIES、DARE-TIES、KnOTS-TIES 和 KnOTS-DARE-TIES

    16110

    Skills：大模型精确化的声明式解决方案

    第三是领域知识的泛化性问题，通用模型往往缺乏特定领域的深度精确性。最后是复杂任务的可控性挑战，多步骤任务难以保证每一步都准确执行。...第三是幂等性和收敛性，多次应用相同的声明会产生相同的结果。最后是可组合性，多个声明可以组合形成更复杂的系统。...一个Skills包不是一个固定的执行流程，而是一个经验知识的声明式封装。它通过多个维度来定义一种能力，让模型能够理解、识别并应用这种能力。 首先是Steps，即步骤框架。...Skills间的冲突 当多个Skills同时匹配某个任务时，如何选择和协调；不同Skills可能包含矛盾的规则或建议 建立Skills的优先级和权重机制；设计Skills的互斥和依赖关系声明；让模型参与选择决策...单个Skill解决特定问题，但通过声明式的组合，可以构建更复杂的AI能力。这种组合不是简单的串联，而是声明式地定义Skills之间的协作关系，让系统自动协调多个Skills的配合。

    35921

    Richard Sutton ||智能决策器通用模型的探索

    强化学习和决策多学科的前提是随着时间的推移，多个学科对目标导向的决策有着共同的兴趣。...本文的想法是通过提出一种关于决策者的观点来强化和深化这一前提，这种观点在心理学、人工智能、经济学、控制理论和神经科学中具有实质性和广泛的意义，我称之为智能体的通用模型。...通用模型不包括任何特定于任何生物体、世界或应用领域的任何内容。通用模型确实包括决策者与世界互动的各个方面（必须有输入和输出，以及目标）和决策者的内部组成部分（用于感知、决策、内部评估和世界模型）。...现在是时候认识到并建立在多个不同学科在智能主体的实质性通用模型上的融合之上了。...其次，我强调将目标的制定作为高度跨学科的累积数字信号的最大化。第三，我强调了决策者的特定内部结构——作为以特定方式相互作用的四个主要组成部分——这已经是多个学科所共有的。

    33110

    部署基于嵌入的机器学习模型的通用模式

    模型更新的速度甚至可以非常高，因为模型需要定期地根据最新的数据进行再训练。 本文将描述一种更复杂的机器学习系统的一般部署模式，这些系统是围绕基于嵌入的模型构建的。...要理解为什么这些系统特别难以部署，我们首先要看看基于嵌入的模型是如何工作的。 基于嵌入的模型 ? 图1，嵌入空间的图 基于嵌入的模型正在所有机器学习领域中出现。...这可以用来比较复杂的物品，这在原始数据空间中是不可能的。 这些嵌入可以在不同数据域的模型之间共享，解决新问题的新模型可以构建在这些模型之上。不难想象，这样一个完整的机器学习模型系统会有多大的价值。...我们将研究两个基于嵌入的系统，搜索引擎和推荐系统，并定义一个适用于这两个系统的通用部署策略。虽然这些系统是相似的，但它们的差异足以为广泛的基于嵌入的系统提供泛化。 ?...我们使用这个通用系统演示部署模式。 不停机部署新模型 当对模型进行再训练或调优时，数据在嵌入空间中表示的方式将发生变化。

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