大规模基础模型的原则
机构名称:
¥ 1.0

1。基础模型的数学原理:我开发了一个连贯的作品,该作品建立了理论基础,即覆盖概括,训练动力学和可识别性分析,用于基础模型的一系列自我监督学习(SSL)范式。这些包括自动锻炼[30],重建性[12,22],对比度[4,6],非对抗性[14],预测[11]接近,在图理论框架中,我将它们统一并表征它们。对于诸如变形金刚之类的骨干网络,我提出了有关其特征传播的动态分析[2,19,16,29]。从内在的学习角度来看,我率先提出了LLMS自校正能力的第一个理论解释(对于OpenAI O1中的测试时间推理至关重要),并在ICML'24 ICL研讨会上赢得了最佳纸张奖。

大规模基础模型的原则

大规模基础模型的原则PDF文件第1页

大规模基础模型的原则PDF文件第2页

大规模基础模型的原则PDF文件第3页

大规模基础模型的原则PDF文件第4页

大规模基础模型的原则PDF文件第5页

相关文件推荐

基础
2019 年
¥2.0
基础
2024 年
¥1.0
新基础奖
2020 年
¥1.0
和大规模
2021 年
¥5.0
基础试验
2024 年
¥1.0
空缺 - 最大基础
2024 年
¥1.0
生物基础
2024 年
¥1.0
认知科学的基础
2006 年
¥2.0
计算机的基础
2021 年
¥1.0
机器学习的基础
2021 年
¥2.0
火箭基础
2023 年
¥3.0
基础架构2.0  -
2021 年
¥1.0
振动基础
2022 年
¥1.0
的新模型的新模型
2024 年
¥5.0
基础免疫学
2022 年
¥5.0
遗传学基础
2024 年
¥7.0
中学电力基础
2022 年
¥1.0
增强版和基础版
2021 年
¥1.0
战略基础
2024 年
¥1.0
战略基础
2024 年
¥1.0
基础脑研究
2020 年
¥1.0