斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws
此类方法的突出问题是奖励过度优化现象(rewardover-optimization)和奖励攻击(rewardhacking)难题,虽然通过RL学习,奖励模型对LLM评估得到的性能会增加,但部署到实际场景中,性能会停滞甚至会下降。后来,有研究者提出直接对齐算法(DirectAlignmentAlgorithms,DAAs)来绕过奖励建模阶段,以缓解上述现象。目前,DDA已经成为经典...
万字沪牌神贴——为你详细解析沪牌拍卖历史和那些事
这个额度——上在燃油车上,就是蓝牌——上在新能源车上,就是绿牌所以在上海,蓝牌绿牌,并不能区分出车牌的属性,有可能人家虽然是绿牌,但也是价值10万的,因为是用拍到的沪牌额度,上在新能源车上,也就是俗称的“高贵绿”。蓝牌绿牌,关乎的只是汽车的动能属性,和沪牌额度属性没有关系,这个关系很多人不...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
我们发现上述两阶段现象可以充分表示神经网络泛化性动力学。一个很有趣的现象是神经网络训练过程中的两阶段现象和神经网络在测试集和训练集的lossgap的变化在时间上是对齐的。训练损失和测试损失之间的lossgap是衡量模型过拟合程度的最广泛使用的指标。图6显示了不同的神经网络在训练工程的测试损失和训练损...
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...
过度拟合(overfitting)或曲线拟合:系统可能太过复杂,以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高,市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。交易者效应物理学中有一个叫作观察者效应(observereffect)的概念,它的意思是,衡量一种现象的行为有时候也会影响这种现象,观察者的观察行为反而打扰了他们的试...
洪永淼、汪寿阳:ChatGPT 与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?
费希尔不鼓励使用非参数模型,他认为非参数模型涉及很多参数,可能会导致过度的估计误差,出现过拟合现象。皮尔逊则认为,非参数模型在样本容量增加时,其未知参数数量相应增加,因此模型偏差会越来越少,最终趋近于零;但在参数模型中,虽然参数数量较少,如果模型错误设定,则模型偏差将无法消除,不管样本容量有多大,因此皮尔逊不...
奥卡姆剃刀的“谎言”
这是最常见的误读,奥卡姆剃刀原则往往被过度简化为"最简单的解释就是正确的"(www.e993.com)2024年10月23日。然而,实际上奥卡姆剃刀并不是选择最简单的答案,而是当解释某一现象时,我们应尽量减少不必要的假设。例如,说地球是平的是一个简单的解释,但我们知道这并不正确。解读:在科学研究中,这意味着选择最能解释数据并且假设最少的模型。
一分钟卖出25亿,量化巨头为何做空?
监管层日常监管过程中发现,量化交易存在过度运用信息优势,加剧信息不对称等现象,给市场带来的不公平性越来越明显
姬德强:中国传播学研究年度报告·2023
[49]方师师、唐巧盈对ChatGPT生成的错误内容进行了类型学分类,分为事实错误、逻辑错误、推理错误、编程错误、文本输出、过度拟合、综合问题7大类别。[50]曾润喜、秦维进一步提出,AIGC生成和传播的“漏斗模式”可能扩大用户两极分化,加剧社会操控和偏见,制造民意分歧和政治腹语,激化人机关系悖论等认知风险。[51]刘永谋、...
iMeta | 高被引分子系统发育树分析教程PhyloSuite_腾讯新闻
什么是模型选择?在分子系统发生学中,进化替代模型是一种描述替代模式和速率的马尔可夫链模型。最优进化模型选择是指从大量候选的进化模型中选择最能反映序列替换过程的模型。为什么选择最优进化模型?最优进化模型可用于在最大似然法中计算似然值,对正确识别位点的多重替换现象以及描述位点之间和不同进化谱系内的...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
(二)过度拟合问题:讨论与反思早在20世纪40年代,Kaplan就提出要加强社会科学中的预测,他认为社会行为较之微观尺度上的自然现象更具备可预测性,“人类之所以和原子或者分子不同,在一定程度上表现为人类行为可以被人为制造的规则所预测”(Kaplan,1940)。然而,百年来社会科学研究者们却并未在社会预测方面获得实质...