Nature最新封面:AI 训练 AI?也许越来越笨
随着模型训练代数的增加,这种误差会不断累积,导致模型最终收敛到一个与原始分布完全不同的分布,其尾部几乎为零,方差也大大减小。可以避免吗?研究团队认为,用AI生成数据训练一个模型并非不可能,但必须对数据进行严格过滤。首先,在每一代模型的训练数据中,保留一定比例的原始数据,例如10%或20%。这样可以确...
...一波非常好的行情|货币|美联储|宏观经济|通货膨胀|通胀数据|...
我们不一定需要看每个月央行的数据,虽然那个数据很重要。但如果等到央行的数据,可能已经太晚了。我们看资本价格的变化,尤其是对流动性条件变化非常敏感的资产价格变化。美国经济最近GDP远超预期,通胀基本和预期一致。所以如果经济不出现特别大问题,流动性条件边际变化,我们的资本市场不应该像现在如此萎靡。经济周期研究的...
百川13B-Chat-4bits 量化版本能使吗?实测:3090 能跑,效果差别不大!
数字越小越好在Baichuan1的基础上,Baichuan2-7B采用了RotaryPositionalEmbedding(RoPE),Baichuan2-13B采用了ALiBi技术。ALiBi是一种较新的位置编码技术,已显示出较好的外推性能。不过,大多数开源模型都使用RoPE进行位置嵌入,而优化的注意力实现目前更适合RoPE,因为它是基于乘法的,绕过了将attent...
【行业报告】每日收入分成凭证(DRO)现金流预测及证券化信用评级研究
当有差异时,预测表现与实际表现呈负向偏差相较于正向偏差是更谨慎的结果;(3)稳定性原则,如前文所述,门店的收入数据随着时频的拉长而越发稳定,因此我们的预测数据随着观察期的拉长应该呈现预测效果越来越好的趋势,且偏差的波动性呈现减小的趋势。
315 基民必藏贴 |又见3000点,我的基金还没回本怎么办?为基金定期...
年化波动率是统计方差,最大回撤是收益分布——数据点越多,出现极值的概率越大——即产品成立时间越长,经历极端行情次数可能越多,理论上最大回撤刷新记录的概率也就越大。因此,在评估周期并不够长的基金产品中,即使最大回撤较小,如果波动率较高,最大回撤的突破或只是时间问题而已。
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
这个值越小,表示拟合得越好(www.e993.com)2024年8月5日。(TheRSEisanestimateofthestandarddeviationofε.Roughlyspeaking,itistheaverageamountthattheresponsewilldeviatefromthetrueregressionline.TheRSEisconsideredameasureofthelackoffitofthemodeltothedata)...
6个常用的聚类评价指标
我们首先定义数据点x的轮廓系数为:这里的A(x′)是x′到簇中所有其他数据点的平均距离。或者说如果点x∈属于簇C∈,那么其中d(x,x??)是点x和x之间的距离??。我们可以将a(x^e)解释为点x^e与其自身簇匹配程度的度量(值越小,匹配越好)。对于大小为1的簇,a(x′f)没有明确定义,在这种情况...
用联合分析法考察医护人员对电子健康档案系统界面的偏好
研究数据显示,用户更为偏爱支持移动设备(如手机、平板电脑和笔记本电脑)的电子健康档案系统。这是因为较小的设备除了具有“高度移动性”之外,还具有与较大设备(台式机)相当的计算和连通能力。现有文献强调,便携性和便利性是医护人员选择医疗健康系统时所考虑的关键因素。例如,患者移动性的增加[16]可能会进一步...
方差与标准差
如:假定一个样本有3个数值4、5、9,它的样本均值=6,当我们自由取值4和9时,另一个数据就不能自由取值了,它必然取5这个数字。在一个统计样本中,其标准差越大,说明它的各个观测值分布的越分散,它的集中趋势就越差。反之,其标准差越小,说明它的各个观测值分布得越集中,它的集中趋势就越好。
图神经网络越深,表现就一定越好吗?
深度越深,基线(带有残差连接的GCN)的表现越差,性能也从88.18%急剧下降至39.71%。使用NodeNorm技术的神经网络架构随着深度的增加会变得更好,但是性能却开始下降(虽然仅是从89.53%降低到87.40%)。总体而言,64层深层架构获得的最佳结果(87.40%)还不如简单的基线(88.18%)。此外,我们注意到NodeNorm规则化可以改善浅层...