普拉多停产不要慌！这些车型13万起，硬派又拉风！

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为了比较不同超参数对的点数P和数据维度D之间的丢失，多停这儿运用MMCR预练习边界来界说预练习百分比差错：多停研讨人员在STL-10上预练习了ResNet-18，STL-10是一个与CIFAR-10相似的数据集，但分辨率更高(96x96x3)，而且包括100000张图画的附加未符号切割。MMCR指出估量高维互信息已被证明是困难的，产不车型且迫临互信息或许不会改进标明。

经过制作在STL-10上预练习的ResNet-18网络，要慌硬咱们能够清楚地看到预练习百分比差错的幂律缩放与一切点数P、嵌入维度D和视图数量K的核算量的联系。而来自斯坦福、拉风MIT、纽约大学和Meta-FAIR等组织的研讨人员，正在经过新的研讨从头界说这个结构的或许性。扫描规模P：普拉派又{64,128,256,512,1024}×D：{64,128,256,512,1024}×K：{2,4,8}（K为视图数），成果如上图所示。

直观上，多停完美重建意味着同一数据的一切视图都被网络映射到相同的嵌入，完美均匀性意味着嵌入均匀散布在超球面周围。产不车型两种类型的办法都能够从信息最大化参数中派生出来：保证标明办法尽或许多的编码有关输入的信息。

该办法源于神经科学中的有用编码假说：要慌硬生物感觉体系经过使感觉表征习惯输入信号的统计数据来优化，例如削减冗余或维度。

论文地址：拉风https://arxiv.org/pdf/2406.09366作为论文作者之一，拉风LeCun也发推表达了自己的观念：除非运用防备机制，不然运用SSL练习联合嵌入架构会导致溃散：体系学习到的标明信息不行丰厚，乃至是稳定不变的。从近半年的意向来看，普拉派又大模型六小虎中的两家补上了一度空白的商业化之路:一向做C端产品的月之暗面，普拉派又在两个月前上线了面向企业端的API;零一万物发布了能挣钱的B端解决方案，加快了两条腿走路的进程。

而关于不具有上述优势的大模型创企来说，多停其根底大模型的定价不行避免地要与云厂商打开竞赛。据了解，产不车型智谱AI把出售团队做了相似云厂商的区分，产不车型而且挖来了前字节跳动飞书的首席商业官吴玮杰，将出售团队分为了华北、华东和华南大区，每个大区有不同的侧重点。

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