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...
举个例子,如果你有一句话,比如“老鼠吃了奶酪”,语言模型给出的只是这句话被人说出或在网上找到的概率。如果你有另一个句子,比如“老鼠吃奶酪”,这里就有语法错误,模型应该知道这句话在网上出现的可能性较小。如果你有另一个句子,比如“奶酪吃老鼠”,模型应该知道奶酪通常不吃老鼠,所以有一些语义知识,这比第...
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
通过对从各个数据池的扩散参数(如图1(a)中的A-F)派生的聚合数据效用进行建模,就可以直接估计模型在这些数据池的任意组合上的性能。需要重点指出,这种方法并不需要在这些数据池组合上进行训练就能估计它们的扩展律,而是可以根据各个组成池的扩展参数直接估计它们的扩展曲线。相比于过去的扩展律,这里的扩展律有...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
DwarkeshPatel:因为GPT-4发布以后基本没有出现过明显更好的模型,有人怀疑AI马上要遇到瓶颈了,他们觉得实际上这些模型并没有那么好的泛化能力,以后会遇到一个「数据瓶颈」(datawall),而越过这个壁垒所能解锁的能力,比如说记忆大量的pre-training数据语料库,并不能帮助开发出比GPT-4更智能的模型,你认...
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍|36氪专访|特斯拉|智能...
端到端跟数据有关系,但我提过,过度的数据是burden(负担),端到端或者大语言模型的本质,只是拟合现有数据,并没有给出某些智能的逻辑。所以模型的能力会被数据的表现所限制。说更明确一点,你跟一个臭篓棋子学下棋,那你就是他的水平,不会更高了。如果类似臭篓棋子的数据越多,数据就会变成负担,垃圾数据越多,干扰...
小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍
楼天城:L4的端到端有很多不同之处,可能其他玩家不做、也没有考虑到。端到端跟数据有关系,但我提过,过度的数据是burden(负担),端到端或者大语言模型的本质,只是拟合现有数据,并没有给出某些智能的逻辑。所以模型的能力会被数据的表现所限制。说更明确一点,你跟一个臭篓棋子学下棋,那你就是他的水平,不会更...
LLM的范式转移:RL带来新的 Scaling Law
可能会问,为什么RLHF中的RL很难进一步给模型很强的探索推理能力,因为RLHF的任务目标并不是机器智能,而是人机对齐(www.e993.com)2024年10月23日。在像averagehuman的偏好数据上做RL能做到“更像人”,但不能做到superhuman的智能。举个例子,人类总是更喜欢好理解而不是逻辑严谨的内容。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用其中一份作为测试集,其余作为训练集。36.精确度Precision-精确度是分类任务中的一个评价指标,它是正确识别为正的实例与所有被识别为正的实例的比例。37.召回率Recall-召回率是分类任务中的一个评价指标,它是正确识别为正的实例与...
80万车主,和理想共闯智驾“无人区”|算法|出租车|电动车|自动驾驶...
郎咸朋:模型和数据迭代相关联,如果算法迭代,那么对数据的要求也会改变。但总之,需要的原始数据都是一样的。数据工作中,最重要的部分就是数据配比。举个例子,今年早期测试的时候,发现模型平时开车表现还不错。但一到等红绿灯的时候,车就总想着变道。后来我们发现,是平时训练的时候删掉了很多红灯前等待的数据。这份...
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)|二阶|差分|拟合|时序|...
数据平稳性与差分法:基本模型:自回归移动平均模型(ARMA(p,q))是时间序列中最为重要的模型之一。它主要由两部分组成:AR代表p阶自回归过程,MA代表q阶移动平均过程。平稳性要求经由时间序列所得到的的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有形态‘惯性’延续下去...
极越“汽车机器人进化日”超前体验!
如果从算法上讲,举一个例子,趋势是什么?都是从规则到多模型多任务,再到模型的聚合,大模型,多任务的过程,比如我们原来判断会不会有车辆、会不会加塞,最早会有每个时刻的障碍物拟合加轨迹,看看和前行的轨迹会不会有交叉,都可以靠数学计算几何计算做判断。第二步可以做模型判断,可以学车轮子、学车灯、学车道线,这...