苹果发文质疑:大语言模型根本无法进行逻辑推理
5.扩展规模和计算能力并不能解决根本问题此外,他们还探讨了通过扩大数据、模型规模或计算能力是否能够解决推理能力不足的问题。MehrdadFarajtabar表示,尽管OpenAI的o1系列在性能上有一定改善,但它们也会出现这样的愚蠢错误,要么是它不明白“现在”是什么意思,要么是它不明白“去年”是什么意思,还有一种更...
《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现差”。产生原因是市场规律发生变化,或者对回测阶段数据噪音的过度学习。回测过拟合难以根除,相对合理的解决方案是借助量...
谷歌研究员最新论文:微调 LLMs 的新知识会导致幻觉吗?
2.过拟合风险:未知(Unknown)和弱知(WeaklyKnown)样本在微调过程中容易导致过拟合现象,尤其是在训练后期。这不仅降低了模型在这些特定类别上的性能,还影响了其在高度知和可能知类别上的表现,显示出新知识的不当整合可能对模型已有知识的利用产生负面影响。3.SliCK知识分类系统的有效性:文中提出的知识分类框架Sli...
人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”
*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。往往我们希望学得的模型能够好地认识新的草莓,这种能力被称为“泛化”(Generalization)。*泛化(Genera...
明汯投教|何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合?
回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现差”。产生原因是市场规律发生变化,或者对回测阶段数据噪音的过度学习。回测过拟合难以根除,相对合理的解决方案是借助量化指标检验回测过拟合程度。金融市场有不同的参与者,参与者也在不断进化。在《明汯投教|如何理解金...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
不过,目前来说,将世界模型应用于车端的设想,更多地还停留在学术讨论层面,离落地还有一些距离(www.e993.com)2024年10月23日。原因主要有如下几点:??车端算力不足。当前的车端算力尚无法支持大的世界模型运行,至于后续是否可通过蒸馏或者其他降秩的方式在保持对真实世界理解的能力下最大程度地裁剪模型,还需要等待端侧硬件算力的持续迭代。
被OpenAI、Mistral AI带火的MoE是怎么回事?一文贯通专家混合架构...
训练:MoE能够大大提高预训练的计算效率,但在微调过程中难以实现泛化,从而导致过拟合。推理:虽然MoE可能有很多参数,但在推理过程中只使用其中的一部分。与参数数量相同的稠密模型相比,推理速度要快得多。然而,所有参数都需要加载到RAM中,因此对内存的要求很高。例如,给定一个像Mixtral8x7B这样的MoE,需...
秘塔搜索用知网的数据训练人工智能,侵权吗?
但少部分情况下,人工智能会因为训练技术问题出现过拟合(outfing)[iv],导致输出的结果内容和训练内容一致,此时,比如秘塔预训练论文时有过拟合,就会出现搜索结果照搬索引论文文献内容的情况,哪怕照搬的是部分内容也是侵犯被索引文献信息网络传播权的,这时的行为性质就从合理使用变成了抄袭。
知网与秘塔之争:AI搜索引擎的版权边界在哪里?
但少部分情况下,人工智能会因为训练技术问题出现过拟合(overfitting),导致输出的结果内容和训练内容一致,此时,比如秘塔预训练论文时有过拟合,就会出现搜索结果照搬索引论文文献内容的情况,哪怕照搬的是部分内容也是侵犯被索引文献信息网络传播权的,这时的行为性质就从合理使用变成了抄袭。
AI搜索“懒人神器”,如何向谷歌和百度发起挑战?
3.技术原因导致过拟合问题,构成侵权在少部分情况下,AI模型会因为训练技术问题出现过拟合问题,导致输出的结果内容和训练内容高度相似,而这种照搬、“洗稿”的行为,实质上是从对AI对网站内容的合理使用变成了抄袭,同样侵权。从这三点出发,再回看百度这件事。百度百科作为一个百科全书形式的内容平台,既拥有部分百科词...