一篇文章系统看懂大模型
模型架构:模型的架构代表了大模型的主干采用了什么样的设计方式,不同的模型架构会影响大模型的性能、效率、甚至是计算成本,也决定了模型的可拓展性;例如很多大模型的厂商会通过调整模型的架构的方式来缩减模型的计算量,从而减少对计算资源的消耗;Transformer架构:Transformer是目前主流的大模型采用的模型架构,包括GPT4.0...
大模型“强崩溃”,Meta新作:合成数据有“剧毒”,1%即成LLM杀手
此处考虑两类易于分析处理的模型:1)经典线性模型,对输入空间中的回归施加惩罚,以及2)通过随机投影得到特征空间,之后施加回归惩罚获得的模型。第一类线性模型的优化目标如公式3所定义:该模型存在如下的比例缩放限制(proportionatescalinglimit):由此,我们可以得到表示经典线性模型f_{C??L}\hat的定理1:由定理...
Nature子刊:AI模型测“大脑年龄”,究竟哪些因素会加速大脑衰老?
在非LAC数据集中,模型对脑年龄的预测具有较高的拟合度(fMRI:R??2;=0.40,P<0.001,f??2;=0.67;EEG:R??2;=0.43,P<0.001,f??2;=0.76),主要预测特征的枢纽节点包括额上回(背外侧)、中央前回和枕中回等。在LAC数据集中训练和测试的模型的拟合度相对较低,存在较大的正偏差,主要特征涉及额顶叶网络的...
千万IP创科普丨时间序列+预训练大模型
时序模型通过自回归采样从预测分布中获得未来多个实现,并将预测的令牌映射到实际值,再通过反标化变换进行反标化,在均值标定的情况下,涉及将值乘以尺度s。4数据增强4.1TSMix:时间序列混合器Mixup是一种数据增强方案,用于缓解深度学习模型中的过度拟合和过拟合问题。现有工作已将Mixup扩展到时间序列领域,提出了TS...
债市供需 | 机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益...
传统的债券收益率预测方法,如时间序列分析、回归模型等,虽然在一定程度上能够捕捉到收益率的变化趋势,但它们往往受限于模型的线性假设,难以充分捕捉市场数据的非线性特征和复杂动态。随着人工智能技术的发展,尤其是神经网络算法在金融领域的应用日益广泛,为债券收益率的预测提供了新的思路和工具。神经网络是一种强大的非...
Nature Medicine | 脑龄预测模型:如何利用EEG和fMRI发现大脑老化...
总体样本中的模型表现:在整个样本中(包含LAC和非LAC的参与者),模型的表现通过普通最小二乘回归(OLS)进行评估(www.e993.com)2024年10月24日。结果显示,预测的脑龄与实际年龄之间有较好的拟合度,R??值为0.52,显著性P值小于0.001,并且Cohen'sf??为1.07,表明模型具有较强的预测能力。
...应用与未来趋势|算法|神经网络|自然语言处理|人工智能模型...
过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳。欠拟合则是指模型无法捕捉到数据中的模式。找到合适的模型复杂度是一个重要的挑战。4.计算资源(ComputationalResources)训练复杂的机器学习模型,尤其是深度学习模型,通常需要大量的计算资源。高性能的计算硬件和优化的算法是解决这一问题的关键。
熊春林:乡村数字治理的村民参与行为研究
为验证模型结果的稳健性,本文在进行Probit模型估计的同时,运用Logit模型估计结果对Probit模型拟合结果进行检验。2.中介效应模型上述基准模型中,若外部环境的回归系数均显著,则可进一步分析村民效能感在外部环境影响村民参与乡村数字治理行为中的中介作用。借鉴Baron等[26]的方法,构建如下中介效应模型:...
转型AI产品经理(3):模型评估篇
其计算公式为:Recall=TP/(TP+FN)特异度(Specificity):特异度衡量的是真实的负例中,模型成功预测为负例的比例,即真实的负例中有多少被模型预测为负例,其计算公式为:Specificity=TN/(TN+FP)F1分数:查准率和召回率的调和平均值,综合衡量模型的性能。一般情况下查准率和召回率呈反比关系,即查准率高、召回率就低;...
基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测
2.6.3当归价格指数T-GARCH回归结果T-GARCH模型作为GARCH模型的衍生,可以验证我国中药材市场中“利好消息”和“利空消息”对当归价格指数的影响程度。由表6模型参数分析可知,P值为0.0397(小于0.05),存在显著性,当归市场存在杠杆效应,且市场对不同信息反应表现出非对称现象,进一步导致价格指数的波动幅度增加。同时,杠杆...