斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws
3.1过度优化现象评估为了清晰的展示直接对齐过程中过度优化的现象,作者评估了三种不同的训练DAA目标,分别是DPO[2]、IPO[3]和SLiC[4]。作者使用不同的值(KL散度约束)训练模型,并使用GPT-4作为评判标准,计算模型生成摘要相对于数据集摘要的胜率,并通过绘制胜率图和KL散度图来对过度优化现象进行可视化,实验结果如...
一篇文章系统看懂大模型
幻觉:表示大模型在生成内容的过程中出现了胡说八道的情况,错误的把一些不正确的事实当做真实的情况处理,从而导致生成结果不真实的现象;失忆:表示当对话轮次和长度达到一定限度之后,模型突然变傻,开始出现重复和失忆的情况,大模型的记忆主要受模型的上下文长度等影响;2.如何理解AI、机器学习、深度学习、NLP等概念关...
罗德里克 | 批判与反批判:经济学和经济学者的限度
除碳排放费之外,桑德尔还举过另一些例子:在圣安娜,每晚花90美元可以住进待遇升级的囚室;在明尼阿波利斯等城市,只有一名驾驶者的汽车花8美元就可进入拼车专用车道;花8000美元可以雇到一名印度代孕母亲;花25万美元可以买下对一头珍稀黑犀牛的猎杀权;花1500美元可以买到一位医生的手机号码。在桑德尔看来,像这样的例子证明...
上海交大、腾讯发布高效扩散模型微调方法,提升图像生成效率
在识别出这些潜在有效的参数后,SaRA采用了一种基于核范数的低秩稀疏训练方案,通过对参数矩阵施加低秩约束,来避免模型在微调过程中出现过拟合现象。SaRA通过优化一个稀疏权重矩阵来学习特定任务的知识,同时保持预训练模型中已有的知识。这种策略不仅提高了模型的适应性,而且由于其低秩特性,也显著减少了模型的参数数量,从而...
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
举个具体的例子,MMLU可能是LLM最常见的学术基准。这是一个包含许多领域问题和答案的集合,例如大学医学、大学物理、天文学等。问题可能包括:“在天文学中,1a型超新星的真实性是什么?”然后给出四个不同的潜在答案,询问模型哪一个更有可能。因此,有很多不同的方法可以做到这一点。你可以查看生成所有这些答案的可能性...
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
正如我们在第二章中所说,人们往往对某种特定现象的少数事例过于重视,但却忽略了一个重要事实:从统计学上说,我们从寥寥几个例子中得不出太多的结论(www.e993.com)2024年10月23日。这个问题就是过度拟合的主要缘由。添加某些不太经常发挥作用的法则会导致无意中的过度拟合,而这会造成事后测试结果与实际交易结果的差异。
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
实现先进的机器学习算法,可以通过迭代改进过程识别和纠正错误标记的实例2.2缺失标签另一个可能面临的问题是,数据集中的图像子集没有任何标签。这可能是由于:注释过程中的疏忽手工标签工作的规模令人望而却步自动检测算法无法识别图像中的相关特征当数据集的一部分没有标签时,缺少标签会产生有偏差的训练过程。在...
奥卡姆剃刀的“谎言”
例如,如果两个理论都能够解释同一个观察到的现象,但其中一个理论需要更多的假设,那么奥卡姆剃刀原则建议我们选择假设较少的那个理论。例子A:外星人来过的痕迹情境:假设你有一天早上发现自家的花园里有一块草地被压得扁扁的,图案很特别,就像有什么东西压过。你想找出导致这种情况的原因。
《食品科学》:福建农林大学郭玉琼教授等:不同海拔政和白茶品质...
置换检验(图6b2)显示,回归直线Q2与Y轴的截距小于0,表明所构建的PLS-DA模型不存在过度拟合现象,有较好的预测能力(R2=0.362,Q2=-0.432)。通过该模型可以区分不同海拔成品茶样品,并从中鉴定出6种VIP值大于1的关键挥发性成分(图6c2),包括萜品油烯、马鞭草烯醇、2-乙基呋喃、2-甲基丁醛、苯乙醇和3-蒈烯。
基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足
通过增加训练数据的数量,可以提高模型对各种语言现象的认知,减少在特定数据集上的过度拟合。然而,对于某些特定领域或任务来说,获取足够多的高质量数据可能是具有挑战性的。在这种情况下,可以考虑使用迁移学习和预训练模型等技术来利用大规模通用语料库的知识,并通过少量的领域特定数据进行微调,以提高模型的效果。总而言...