《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...
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...
出现这种进步的最根本原因在于——在基于规则的方案下做算法训练,工程师要“要解决怎样的问题”“为了解决这个问题,需要使用怎样的数据”,并不完全由真实的驾驶场景来决定,而是需要由工程师来定义/描述,那么,如果工程师对这个问题的定义/描述得不准确、不全面,那对数据的选择就会出现差错,并且,还会导致本来很有价...
利用AI Agent搭建供应链的三道防线
第一类是供应商因素,供应商的生产能力、财务状况、管理水平等因素都会影响供给的稳定性,比如供应商因财务问题导致生产线停产,这将直接影响企业的原材料供应。第二类是运输和物流因素,运输过程中的延误、损耗、事故以及海关清关等问题可能导致供应链中的供给波动。第三类是政策和法规因素,比如某国家突然提高了对某种原...
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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
生成模型的流形、KL的正式严格定义
换句话说,虽然GANs不会受到流形过拟合的困扰,但它们仍然可能难以对基于流形的数据进行建模。然而值得注意的是,GANs与基于似然性的模型的流形相关问题在根本上是不同的:前者使用一个适当的低维模型(当d<D时),而由此产生的问题仅仅是由于优化目标;而后者是全维模型,因此被错误规定。尽管如此,GANs仍然可能出现拓扑...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
在以往的研究中,研究人员发现神经网络需要适当的层数来完成特定的任务,这样才能达到低损耗、高精度和良好的性能。如果网络层数太少,其训练推理能力达不到预期效果;如果层数太多,则容易出现梯度下降和过拟合问题,导致效果不佳,训练时间极长。当然,在光子神经网络中,由于任务是以光速完成的,我们希望在保证实验效果的...
2023:当我们都活成了“大模型”|大模型|宇宙|拟合|机器人|神经...
以上,就是面对一个问题可以有无数“正确答案”的根本原因。(也是人类几千年来无休止争吵,却始终无法达成一致的根本原因。)说到这,我们已经解决了一些基础的技术问题。现在我们终于可以回到开头的任务:拿ChatGPT作为镜子,照照人类自己。ChatGPT强在:学会一些道理,就能成为最好的自己,尽一切可能给出它的认...
《运气词典》|算法|度量|贝叶斯|偶然性_网易订阅
1、理解运气的本质:首先,认识到运气是一个复杂且多面的概念,它涉及到随机性、机遇、命运等多个因素。通过学习这些概念,可以更好地理解运气在个人生活和职业决策中的作用。2、提高决策质量:了解不确定性和随机性如何影响决策。这意味着在做出重要选择时,要考虑到各种可能的结果及其概率,从而做出更加明智的决策。