临床预测模型步骤详解:关于预测模型的样本量
今天我们来讲第3个步骤:评估数据的质量和数量。1案例和数据集本文使用梅奥诊所的原发性胆汁性胆管炎(PBC)数据集,建模示例是一个诊断模型,使用的数据和所有代码,可以通过以下链接获取:httpsgithub/rickstra/PBCexample2步骤3:评估数据的质量和数量一旦确定了预测模型要解决的问题,就可以将重点转向...
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...
5.为了保证投喂数据的质量,还需要配套工具链对数据进行高质量挖掘。以下为采访实录(为方便阅读,光锥智能做了一些文本优化):做大模型端到端智驾,是在探索“无人区”Q:目前理想这套端到端+VLM的智驾架构,是基于什么想法设计的,未来会怎么变化?郎咸朋:去年战略会时期,我们参考了包括特斯拉FSD在内的智驾方案,发...
如何用excel做一元线性回归分析 用excel做一元线性回归分析方法...
1、首先要准备好两组数据做为x和y,这组数据在可以简单感觉一下是否具有线性关系。将准备好的数据放入excel表格里面2、EXCEL需要我们自己启用数据分析,点击文件,选择选项,点击左侧的加载项,加载分析工具3、加载工具完成以后,点击数据中的“工具分析”,选择“回归”,点击确定4、点击Y值输入区域后面的单元格选择工具...
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
举个例子,一个LLM首先在常用的Alpaca数据集上训练完成,之后再在另一个带有偏好标签的数据集上通过DPO进行微调。(为了提升在分布外数据上的DPO表现,一种方法是在DPO微调之前,添加一轮在偏好数据集上的监督式指令微调。)下图总结了主要发现。除了上面给出的主要结果,该论文还包含一些额外的实验和消...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
我们可以实现严格的数据集审计协议通过多个注释器利用共识标签来确保标签的准确性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...
23.10.12_马丁的Character.AI 赛道说明书
第一,工具产出的内容应该本身就具备强烈的消费属性(反例:美图做了社区但没用,SD模型厂商也都做了社区,但也没用,这些社区本质还是工具的附属,而无法真正实现工具向社区的跃迁)第二,工具产出的内容,其载体格式不能已存在天然的消费场景(反例:写作类工具做得再好,画图类工具再好,视频类工具再好,仍然只是工具,因为...
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
[15]JanLeike等人在论文中提出使用“奖励建模”进行对齐的两个步骤:首先从用户的反馈中学习奖励函数,其次通过强化学习训练策略优化奖励函数,即将学习“做什么”与学习“怎么做”区分开来,最终希望将奖励建模扩展到人类无法直接评估的复杂领域。[16]PaulChristiano等人提出“迭代放大”的对齐方案,即通过将任务分解为...
大模型对齐阶段的Scaling Laws|算法|rm|拟合|预训练|数据量|视频...
其中是精调数据尺寸,是其他影响因子,都是需要拟合的参数,可以反应因子的重要程度。在这篇工作中,作者以精调数据量为核心因素,分别建模了精调数据量和其他因素的联合scalinglaw。精调数据量+模型尺寸上图中实线为作者拟合的曲线,圆点是拟合用的实验点,倒三角是held-out点,用来验证外推是否准确。可以看到...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
定量社会科学长期专注于建立和测试统计模型,却往往忽略了模型选择的两个重要标准:一是模型应该能够很好地预测样本,而不仅仅是用来拟合建立模型的观测数据;二是应该力求简洁,试图建立简单的模型,以少解释多(Hindman,2015)。几十年来,社会科学家压倒性地使用OLS回归及其衍生方法(如Logistic回归、Probit回归等)来实现这些...
不会做特征工程的 AI 研究员不是好数据科学家!下篇 - 离散数据的...
如果你打算将它们用作预测的响应变量,那么这些标签通常可以直接用于诸如sikit-learn这样的框架。但是如前所述,我们还需要额外的编码步骤才能将它们用作特征。定序属性编码定序属性是一种带有先后顺序概念的分类属性。这里我将以本系列文章第一部分所使用的神奇宝贝数据集进行说明。让我们先专注于「世代(Generation...