苹果一篇论文得罪大模型圈?Transformer不会推理,只是高级模式匹配...
虽然大部分模型没有公开训练数据的信息,但存在数据污染的可能,这就会导致大模型能够靠背题答对GSM8K中题目。因此,用这个数据集去评判LLM的数学能力,并不准确。于是,为了客观评价LLM的数学能力极限,苹果的研究者们开发了一个名为GSM-Symbolic的数据集。GSM-Symbolic将GSM8K的题目进行了修改,例如改变了索菲这个名字...
苹果一篇论文得罪大模型圈?Transformer不会推理,所有LLM都被判死刑
虽然大部分模型没有公开训练数据的信息,但存在数据污染的可能,这就会导致大模型能够靠背题答对GSM8K中题目。因此,用这个数据集去评判LLM的数学能力,并不准确。于是,为了客观评价LLM的数学能力极限,苹果的研究者们开发了一个名为GSM-Symbolic的数据集。GSM-Symbolic将GSM8K的题目进行了修改,例如改变了索菲这个名字...
大模型+数据标注=?
标注规则不确定:初期规则一般由需求方提供,从少量数据+业务经验中提炼而来,难以兼顾大部分情形,这个环节一般需要几轮迭代标注人员方差:同一句话,不同人的理解不一样任务难度大:有些样本人都难以区分。一些示例告诉你NLP为什么难:coverme!→盖外套,还是掩护?你也想犯范范范玮琪犯过的错吗《绿林俊杰》...
Nature最新封面:AI训练AI?也许越来越笨
如果随后的模型在一个AI生成的数据集中进行训练,而这个数据集中过多地呈现了金毛,这个问题就会加剧。经过足够多轮次的过多呈现金毛后,模型将忘记诸如法斗这样的冷门品种的存在,只生成金毛的图像。最终,模型将崩溃,无法生成有意义的内容。图|模型会逐渐忽视训练数据中不常见的元素。总而言之,模型会逐渐忘记真实...
【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
LB检验的统计量反映了滞后期数内的自相关性强弱,数值越大,说明自相关性越强。下表显示滞后1-5期的P值均远大于0.05,统计量也接近0,这表明残差没有显著的自相关性。接着,我们对残差进行ARCH效应检验,检查模型残差是否存在条件异方差。ARCH检验的统计量越大,表明异方差性越强。结果显示,ARCH检验在5%的显著性...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
答案是否定的,当我将数据量为50k的Alpaca示例指令微调数据集的迭代次数增加一倍,模型的性能下降了(www.e993.com)2024年10月23日。因此,我得出的结论是,多轮迭代可能不利于指令微调。我在1k的示例LIMA指令微调集中也观察到了同样的状况。模型性能的下降可能是由过拟合造成的,具体原因仍需进一步探索。
【华安证券·金融工程】专题报告:基于特征显著性隐马尔可夫模型的...
FS-DAA接收多个时间序列数据,并拟合一个FSHMM,该模型为每个时间序列分配一个显著性值。显著性值越高,意味着该特征越重要,被选中的可能性越大。由于FSHMM假设特征是条件独立的,因此拟合的模型具有对角协方差矩阵。作者选择了这些重要的特征,并使用它们来训练一个具有完整协方差矩阵的HMM。
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
原理:PCA通过正交变换将数据投影到新的坐标系上,使得新坐标系的前几个主成分能够解释大部分的方差。应用:PCA常用于数据可视化、特征提取和噪声过滤。线性判别分析(LDA)原理:LDA旨在找到投影方向,使得不同类别的样本尽可能分开,而同类的样本尽可能聚集。
被“双开”的李佩霞, 揭开了女官员群体的一个内幕
两者往往是交互影响,而不是非此即彼的关系。官僚文化在某种程度上会对性别体制建构有解构作用,但从数据可知,当今中国的社会性别文化建构仍然对女性有较大的影响。再次,女性对“权色交易”腐败行为的容忍度显著低于男性,且是13项政府具体腐败行为中两性腐败容忍度差值最大的一项,说明两性对这一问题的观念差异非常大...
聪明的孩子靠遗传还是“鸡娃”?这些双胞胎研究告诉你,事情没那么...
双胞胎/家庭研究揭示的遗传差异可以为GWAS的设计和解释提供信息。比如在双胞胎/家庭研究中,具有非常高遗传相关性的行为测量变量(典型的一个例子是IQ和教育程度)可以“集中”在一起以增加GWAS的有效性,而反之遗传相关性较低的测量变量则可以“分裂”,从而使GWAS的结果具有更大的特异性。