从flow的视角理解债市定价
比如反映中周期的仓位指标,可以理解为势能,反映短周期的情绪指标,可以理解为动能,势能、动能综合分析,可以推算行情可能的演绎水平。朱昂:利率债收益分为票息和信用利差两大部分,能否具体说说其中的收益是怎么做出来的?彭玮票息收益和信用利差有关,我们公司的信用风控是基金公司最严格的,对信用风险暴露也很低。所以...
复旦大学:一个小技巧探测大模型的知识边界,有效消除幻觉
这一步可以理解为使用第一步标注的数据集训练模型。经典的“标注-训练”两阶段方法探测阶段(标注阶段)在COKE方法的探测阶段,利用模型内部的信号来探测其知识边界,具体步骤如下:信号选择:确定反映模型置信度的关键信号。研究发现,最小标记概率(Min-Prob)是最有效的置信度指标。Min-Prob是指模型生成的答案中,所...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?
研究人员的解决方案是,除了将MSA等演化相关的先验的人工知识嵌入到神经网络之中以外,还使用了一些扩充数据集的技术,如Self-Distillation——他们使用了一个未标注的、具有约35万条氨基酸序列的新数据集Uniclust30,并使用AlphaFold2对其进行预测,然后通过将其中高置信度的预测结果加入到原始PDB数据集中,形成了一个扩充后...
舆论战与美国登月阴谋论|宣扬|罗斯福|星际飞船_网易订阅
误差范围一般是用1.96倍均方差,对应的置信度为95%(其含义是95%的测量数据落在正负1.96倍均方差范围内)。如果你想深入了解,可以系统地学习测量学。如果不完全理解也没关系,只要知道一个基本概念:任何科学的测量数据完整理解,都是由有效值与误差一起构成的。这就是科学真理的绝对性与相对性准确的表达。不确定度这个...
OpenAI 投资的机器人公司高管:具身智能会像 ChatGPT 一样突然到来
校准置信度:如何知道模型是否能够正确处理给定情况?如何知道机器人是否会执行任务?LLM如何知道它是否能够对问题做出事实回应?模拟和搜索:我们能否在实际采取行动之前了解(潜在的危险)后果?模拟缺乏足够的保真度来准确建模许多真实世界现象。基于原始传感器数据(例如,图像)学习世界模型很难。
蚂蚁集团开 “卷” 金融大模型,“四力和一” 解决产业真命题
这种「自省」,主要是指判断自己给到的答案是不是可信(www.e993.com)2024年7月6日。陈鸿解释说。比如,客户问白酒为什么涨,第一步可能是理解他想问什么,接下来可能要调取相应的服务和工具去生成相应回应,最后还会评价自己刚才的生成的结果到底有多可靠。它知道自己这句话的置信度,然后决定要不要「认怂」,这在小模型时代是很难做到的。
贝叶斯主义视角下的科学与经济学
最后,在1980年左右,贝叶斯主义(Bayesianism)崭露头角。从贝叶斯主义的角度看,科学可以被理解为一个关于不确定性的推理和学习过程。贝叶斯主义被认为是目前最强大的科学哲学观。贝叶斯主义的科学观可以用三句话来概括:第一句话:所有的理论(规律/信念)都有一个置信度百分比。所谓的“科学”实际上只是一种信仰或信心...
大模型+数据标注=?
Autolabel结合GPT-4进行标注可取得88.4%的准确率,超过了人工标注的准确率。Autolabel还可以估计标注置信度,允许用户平衡成本和质量。总体来说,Autolabel极大地降低了数据标注的门槛,为训练高质量模型提供了可能。(4.3)LabelFast2023-11-3LabelFast:基于LLM的NLP任务自动标注开源工具,Demo发布「AI小作坊」...
2万字长文说清自动驾驶仿真的8大问题
用真实道路数据做仿真,最大的优势是,场景的多样性不会受限于工程师对场景的理解不足,因而,更容易将那些“谁也想不到”的未知场景给“打捞”出来。此外,某自动驾驶公司仿真负责人说:为了提高仿真的真实度,后面大家就会尽可能地少采用合成数据,多采用真实道路数据。实际上现在的仿真已经在往这个方向发展了——真实...
ICLR 2020 | MIT、DeepMind等联合发布CLEVRER数据集,推动视频理解...
研究者使用ResNet-50FPN作为主干网络,通过MaskR-CNN在每帧视频上执行物体检测和场景去渲染。对于输入的每帧视频,网络输出物体的固有属性(颜色、材料、形状)标签、物体的maskproposals以及proposal的置信度,由此获得以物体为中心的视频表征。