《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...
人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”
*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。往往我们希望学得的模型能够好地认识新的草莓,这种能力被称为“泛化”(Generalization)。*泛化(Genera...
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...
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。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...
秘塔搜索用知网的数据训练人工智能,侵权吗?
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(outfing)[iv],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(www.e993.com)2024年10月23日。
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。
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...
百亿私募竟身陷诈骗门!资产投给一个骗子公司 业界惊呼:如此奇葩...
有业内人士推演,这种类比可能有些夸张,但是当事人可能利用了一些策略上线模型的漏洞,比如在回测环节,大家默认为研发策略是样本内数据,但回测就必须只能使用样本外数据,这是行业基本常识,因为如果你把样本、样本外数据都放进来的话,肯定过拟合,也就是在模拟训练上表现较好。
“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理
维数诅咒与过拟合原理密切相关。由于空间体积随维度呈指数增长,我们需要非常大的数据集来充分捕捉和建模高维模式。更糟糕的是:为了克服这一限制,我们需要的样本数量也需要随着维度指数增长。这种特征众多但数据点相对较少的情况,特别容易发生过拟合。奥卡姆剃刀原理建议,相较于复杂模型,简单模型通常更优,因为它们不太可...