Nature封面:AI训练AI,越训越离谱
在该论文中,作者发现的模型崩溃效应是一种退化过程,模型生成的数据会污染下一代模型的训练集。模型接受受污染数据的训练,会错误地感知现实,如下图(a)所示。模型崩溃可以分为早期和后期阶段,早期模型会在少数数据上表现下降,后期模型会收敛到一种与原始分布几乎没有相似之处的分布,并且方差通常大大减少。模型...
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...
通过底层逻辑,拼命寻找世界的真相|数学|方差|除法|博弈论_网易订阅
标准差更小的产品,质量更高。因为标准差越小,性能越稳定;性能越稳定,质量越高。这就是方差和标准差的意义。其实差异性,我们很多时候是能感受到的。那为什么还一定要用数学来量化呢?因为只有量化了的差异性,才是可以比较的差异性,才是可以改进的差异性,才是可以作为健康指标的差异性。概率与统计什么是“...
洪灝:三四季度交替时,可能看到一波非常好的行情
市场情绪非常悲观,可能没有反映出经济数据分享一下我对今年下半年的看法。在五月下旬的那一波上涨行情结束后,整个市场非常悲观。导致现在如果看多承受的压力远远高于看空。因为整个市场在抱团取暖。如果我们对经济前景不看好,很多人会选择银行存款、理财和一些非常稳定的长期政府债券。所以此前国债长端收益率创了新低,...
RV的统计性质初探(下):我国商品市场的RV特征
第二,相关性高的品种对的价差仍会走出单边行情,但单边幅度和相关性并非单调关系。重点交易对的日相关性分布数据如下(每日的相关性由5分钟log-return数据计算所得)。有意思的是,两个品种间相关性越高,这种关系往往越稳定:将每个交易对的日相关性均值除以标准差,发现所得的结果排序和相关性均值大小排序基本一致。同...
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT |...
为解决这一挑战,我们的模型采用了一种创新的策略,将时空学习与大型语言模型相结合,并通过有效的时空指令微调方法进行优化(www.e993.com)2024年8月5日。这种方法通过整合丰富的语义信息,增强了模型对时空数据的理解和表示能力,使其能够更有效地处理稀疏数据,并显著提高了预测的准确性。
老年人健康信息回避行为发生机制研究
本研究使用SPSS26.0、Mplus8.3和fsQCA3.0软件对数据进行统计分析。(一)结构方程模型分析1.验证性因子分析本研究对测量模型进行了验证性因子分析(confirmatoryfactoranalysis),检验因子与测量项的对应关系是否与预期一致。如表2所示,所有测度项的组合信度(compositereliability,CR)值介于0.705-0.854,均大于标准值0.7...
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。
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
标准差更小的产品,质量更高。因为标准差越小,性能越稳定;性能越稳定,质量越高。这就是方差和标准差的意义。其实差异性,我们很多时候是能感受到的。那为什么还一定要用数学来量化呢?因为只有量化了的差异性,才是可以比较的差异性,才是可以改进的差异性,才是可以作为健康指标的差异性。
18个常用的六西格玛统计工具,值得收藏
每个过程都有一些自然的,固有的变化,但稳定(因此可预测)的过程是优质产品和服务的标志。重要的是要知道过程何时超出正常的自然变化,因为它可以指示需要解决的问题。控制图将“特殊原因”变化与可接受的自然变化区分开来。这些图表随时间变化绘制数据并标记失控数据点,因此您可以检测异常变化并在必要时采取措施。控制图...