自动化、可复现,基于大语言模型群体智能的多维评估基准

去中心化评估系统的一个关键优势是,随着更多模型的参与,排名将变得更加稳定,如图4。图4:随着模型数量的增加,排名中的方差(阴影区域)逐渐减小,表明排名变得越来越稳健。通过将上述自动化评估方法应用于多个评估维度,以获得流行LLM的精细排名(参见排行榜页面)。该方法与依赖大量人工评审的ChatbotArena取得...

2024年考前练习:中级经济师《经济基础知识》真题考点训练

5、总体参数的无偏估计量的方差小于其他的无偏估计的是()。单选题A.有效性B.—致性C.重要性D.无偏性正确答案:A答案解析:在同一抽样方案下，对某一总体参数θ，如果有两个无偏估计量θ1、θ2，如果θ1的可能样本取值较θ2更密集在总体参数真值θ附近，则认为θ1比θ2更有效。由于方差是独立分布...

人工智能优化算法总结|速度|梯度|动量_网易订阅

Adam算法Adam算法是一种结合了动量法和RMSprop算法优点的优化算法,它同时考虑了梯度的一阶矩估计(即均值)和二阶矩估计(即方差),能够自适应地调整学习率,并且具有较好的收敛速度和稳定性1.原理-Adam算法在每次更新参数时,先计算当前梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,然后对这两个估计进行偏差修正,得到无...

科研进展 | 华东师大、上交大等:基于非相位协变噪声的增强量子计量

为了定量分析这种提升,文章采用了QCRB来衡量参数估计的误差。QCRB给出了在无偏估计下参数估计的下界,其公式为,其中,是参数θ的估计方差,ν是实验重复次数,F_θ是QFI。QFI是量子系统对被估参数敏感度的度量,定义为,其中,ρ_θ是依赖于参数θ的系统状态密度矩阵,L_θ是对称对数导数(SymmetricLogarithmicDerivative...

2025年中国石油大学硕士研究生入学考试大纲(统计学)已公布

2.熟悉样本均值的分布、样本方差的分布。3.熟悉充分统计量(七)参数估计1.熟悉点估计、区间估计;2.熟悉最大似然估计与EM算法、最小方差无偏估计、贝叶斯估计;2.了解置信区间的构造方法;3.熟悉总体均值的区间估计、总体比例的区间估计以及总体方差的区间估计。

异质性自回归模型的预测优势|小二|假说|序列|厚尾_网易订阅

异质性自回归模型可以对波动率时间序列中的长记忆性进行建模(www.e993.com)2024年11月11日。该模型可以更好地刻画时间序列随着时间范围而改变的尖峰厚尾性质。同时,该模型的估计方法非常简便,运用最小二乘(OLS)并且配合Newey-West修正就可以得到无偏的、经过自相关和异方差调整的估计参数。这使得该方法广泛应用于国际能源波动和金融资产波动建模。

AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!

在早期模型崩溃中,模型开始丢失关于数据分布尾部的信息;在晚期模型崩溃中,模型收敛到一个与原始分布几乎没有相似性的分布,通常方差显著降低。这一过程的发生,是由于三种特定误差源,在多代模型中逐渐累积,最终导致模型偏离原始模型:-统计近似误差这是主要的误差类型,由于样本数量有限而产生,并且在样本数量趋向无限...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

3、最小化估计误差正态分布假设支持最小二乘法(OLS)估计的有效性。当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

如EdwinTJaynes在1957年所说那样,在更深层次上,作为用概率分布表示的不确定性度量,这两种熵的概念紧密联系;在两种情况下,都被视为受观测量约束的概率分布的预测问题,其中具有最大熵的概率分布是唯一的无偏选择[7]。上述关于熵含义的简短论述,在HermannHaken建立的协同学(synergetics)中找到一个理论...

方差与标准差

需要指出的是,从方差看,总体方差的分母为n,而样本方差的分母却为n-1(自由度),这是因为当我们用n-1为自由度的样本方差去估计总体方差时,它恰好是的无偏估计量。为什么样本标准差使用被称为自由度的n-1,而总体的标准差使用n呢?这是因为自由度是指一组数据中可以自由取值的个数,当样本数据的个数为n时...