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吹的太过了，实际上是一篇有启发的小作文。 在对齐方面微调模型只需要很少量的高质量数据集就能出不错的效果。 而且这些高质量数据集编写起来需要编写者的知识水平也是极高的。 这些高质量数据集的成本未必就比大量的低质量数据集成本低。 但是如果有一个高知人类共建的高质量数据集，大家都会受益。 Yann LeCun: LIMA : LLaMA 65B + 1000 supervised samples = {GPT4, Bard} level performance. From @MetaAI

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推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。推动公共数据分类分级有序开放，扩展高质量的公共训练数据资源。鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。 #抽屉IT

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MovieLLM: 用AI合成电影数据 用来训练AI对长视频理解 MovieLLM 是由复旦大学和腾讯PCG的研究人员共同开发的一个新颖框架，能够从简单的文本提示中生成高质量、电影级别的视频数据。MovieLLM 能仅仅通过一个词或一个句子就能创作出一部完整的电影。 MovieLLM 旨在为长视频创建合成的高质量数据。这个框架结合了GPT-4和文本到图像的模型，以生成详细的剧本和相应的视觉内容。 通俗来讲就是：MovieLLM 通过合成电影数据为人工智能模型提供训练材料，使它们能够更好地理解和生成长视频内容。 ||| #框架

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