大模型的缺点及其解决途径
1、增加数据量数据是大模型的基石,更多的数据可以提升模型的泛化能力,减少过拟合的风险。2、使用正则化方法正则化技术,如L1和L2正则化,可以限制模型的复杂度,防止过拟合。Dropout等技术也可以在训练过程中随机地忽略一些神经元,防止模型对某些特征产生过度依赖。3、采用合适的模型结构根据问题的特点和数...
当2027年人类数据被用尽,那大模型未来怎么办?
提高大模型对数据的学习效率就是我们节流的手段,简单来讲就是当我们的只能喂给大模型一定量的数据的时候,同时我们又希望大模型的性能能有所提升,那只能寄希望于模型能够从同样的数据中学到更多的知识,以此增强它的预测或分析能力,这不仅能显著提高模型的性能,还能有效降低对庞大数据集的依赖,这是一条看起来很理想的...
一文搞懂机器学习中的欠拟合和过拟合
2.数据量过少:当训练集的样本数量较少时,模型容易欠拟合这些有限的数据,无法捕捉到数据的真实分布。3.特征选择不当:当选择的特征不足以描述数据的复杂性时,模型容易欠拟合。欠拟合的解决方法主要有以下几种:1.增加模型复杂度:可以通过增加模型的自由度,例如增加模型的层数、增加模型的参数数量等,来提高模...
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
与在人类编写数据上训练的模型相比,在模型生成的合成数据上微调的模型取得了更大的性能增益。有趣的是,超过了一定数量的ReST^????迭代后,性能会降低,这表明了在少量训练问题上可能会出现过拟合。此外,使用ReST^????微调的模型提升了pass@k指标和多数投票性能。这些微调后的模型在相关但held-out的...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
对于无法在现实路况下收集的特定场景,Cruise则使用Morpheus。Morpheus是一个可以根据地图上的特定位置生成合成数据的系统。据曾担任过Cruise仿真负责人的光轮智能CEO谢晨说:Crusie的WorldGen和Morpheus并不是用合成数据来做高精地图,而是对真实世界做3D重建。但无论如何,将车道变更或街道封闭及“从奇特的布局到最...
详解AI产品经理工作全流程
对数据缺失,算法工程师可以通过删除缺失值或者补充缺失值的手段来解决它(www.e993.com)2024年7月4日。对于数据不均衡的问题,因为数据偏差可能导致后面训练的模型过拟合或者欠拟合,所以算法工程师取数据时需要考虑均衡问题。2)特征提取从原始数据中提取有用的特征,将其转化为一组更具代表性和可解释性的特征。特征提取的目的是减少原始数据的维...
奥卡姆剃刀的“谎言”
诺奖得主卡尼曼曾经设计过一个类似的实验,大部分人选择了“看似更有可能然而其实概率更小”的选项,他将其称为“合取谬误”。增加“球迷集体高呼梅西的名字”这一假设,符合人类的想象力和讲故事的本能,但却是一种假设负荷。????????假设负荷会降低一件事情发生的概率。
大模型到底能有多“大”?|算法|模态|编程|神经网络_网易订阅
数据限制,数据不够容易产生过拟合问题随着模型规模的增加,对训练数据的需求也随之增加。大模型需要大量的、高质量的数据来避免过拟合,并确保模型能够学习到足够多样化的特征。然而,获取、清洗和标注足够量级和质量的数据是一个巨大的挑战。目前已有的公开数据集往往无法满足这些大型模型的需求,而且随着模型规模的进一步扩...
深度学习训练数据不平衡问题,怎么解决?
2.过采样-对于不平衡的类别,我们使用拷贝现有样本的方法随机增加观测数量。理想情况下这种方法给了我们足够的样本数,但过采样可能导致过拟合训练数据。3.合成采样(SMOTE)-该技术要求我们用合成方法得到不平衡类别的观测,该技术与现有的使用最近邻分类方法很类似。问题在于当一个类别的观测数量极度稀少时该怎么做...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
减少给定数据集的特征数量被称为降维。有许多技术用于降低维度,如-·特征选择·矩阵分解·Manifold学习·Autoencoder方法·线性判别分析(LDA)·主成分分析(PCA)降维的主要原因之一是“降维魔咒”。当特征的数量增加时,模型变得更加复杂。但如果数据点较少,模型将开始学习过拟合数据。模型不会泛化。