理论应用 | 大模型对统计学发展的影响
维数灾难会导致模型过拟合,影响其泛化能力。所以传统统计学的一个重要原则是模型应尽量简约(即“保持模型简约”),以减少过拟合的风险并确保模型可解释性。然而,大模型的出现对这一原则形成发展。大模型“规模至上”方法论表明,随着模型复杂度的增加,模型预测精度并非总是先升后降的简单U型曲线。在某些情况下,预测误...
人形机器人“动起来了”,但距离真正的“智能”还有多远?
目前visuallanguage数据量较多,但加上action运控数据,数据量少,而运控数据无法通过模拟的方式生成,因为这类数据需要通过硬件收集,且需要在真实环境下收集,如果采用仿真数据,会出现过拟合问题。“特斯拉做无人驾驶也是在一开始采集大量真实数据,逐渐构建世界模型,再(从用户开车的实践中)采集真实数据。前提是要有足够的...
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。如果出现搜索结果抄袭知网论文,...
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(overfittng)[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。如果出现搜索结果抄袭知网论...
被“霸道”的知网控诉侵权,秘塔AI不妨再多讲几句
当训练里的论文数据因为模型通常会存在的“过拟合”问题而导致最终给用户输出内容时与原文高度一致,这就从合理使用进入了类似“洗稿”的著作权侵权范畴了。但在这样的情况下,知网有权对这些由个体研究者们撰写的论文“维权”么?“知网无权主张秘塔训练版权侵权。”游云庭认为。
...模型的量化方法专利,能够有效避免浮点精度模型发生过拟合的问题
本申请通过对浮点精度模型的多个待量化块逐块进行量化感知训练,能够对在较少的训练数据集时,有效避免了浮点精度模型发生过拟合的问题,同时还提高了量化感知训练的训练效率,并且能够节约设备的存储资源(www.e993.com)2024年9月9日。
大模型对统计学发展的影响
所谓维数灾难,是指在数据容量有限的条件下,模型未知参数维数越多,每个参数的估计越不精准,估计误差越大的情况。维数灾难会导致模型过拟合,影响其泛化能力。所以传统统计学的一个重要原则是模型应尽量简约(即“保持模型简约”),以减少过拟合的风险并确保模型可解释性。
Optuna 4.0更新:多目标TPESampler自动化超参数优化速度提升显著
为解决超参数过拟合问题,Optuna引入了新的Terminator算法。它可以在超参数过拟合之前终止优化过程,或者帮助用户可视化过拟合开始的时间点。新版本引入了预期最小模型遗憾(EMMR)算法,以支持更广泛的用例。约束优化增强Optuna4.0增强了约束优化功能,特别是:
“稚晖君” 停更这一年:想赢下人形机器人,要像运营大公司那样去创业
彭志辉:风格问题。华为在技术方面主要是搞基建,比如操作系统、芯片、数据库等非常底层的根技术。而机器人是一个非常新的赛道,特别是AI机器人,更适合一些迭代比较快的团队。创业不仅要有一个好点子或好技术,更重要的是在正确的时间点做正确的事。
一网打尽!深度学习常见问题!
过度拟合单批数据常见问题及原因:误差上升:可能是由损失函数/梯度中的符号翻转引起的、学习率过高、softmax使用了错误的维度;误差爆炸:数值问题,检查所有的exp、日志和div操作、学习率过高;误差振荡:数据或标签有误(例如,归零或错误打乱)、学习率过高;...