《微观量化百问》第十二期丨金融数据的复杂性及数据处理的重要性
数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。(CIS)校对:刘榕枝...
JCO社论:组织病理学深度学习AI是精准肿瘤学的未来吗?
MIL是一种弱监督的DL方法,其中图块标签是基于WSI标签假设的,而不需要在图块级别进行更精确的注释。研究团队设计了一个多分辨率工作流程,首先以低(5×)放大率下评估WSI,然后自动选择一个目标区域以更高(20×)放大率进行评估;这模拟了由训练有素的病理学家对组织切片的评估。该模型是使用快速冷冻(FF)样本和福尔马...
一篇文章系统看懂大模型
首先先提供一些真实的"标准答案"的数据给模型让模型完成监督微调;第二步,构建一个生成结果的评分模型(构建的方式同样需要人为提供一些打分数据),用于对生成结果做评分;第三步,用评分模型自动给模型生成的结果评分,然后将
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...
标记化:标记化过程是LLM的重要环节之一,标记器将文本转换为模型可以处理的标记(tokens),而标记器的选择和优化直接影响模型的性能。预训练与后训练预训练:预训练的目标是让模型学习语言的基本结构和语法,通过在大量文本数据上训练,模型掌握了基础的语言知识。后训练:后训练则是为了让模型更符合用户的期望,通过微调...
运维数据治理是业务连续性的有效保障
数据治理需要规范性要求和角色设定,配套约束流程和工具平台去推进运维数据治理的应用场景大类上可以分成事前预测类、事中排障分析类和事后复盘分析类。整体上都会对数据质量、数据生命周期、数据安全以及数据服务进行相应的约束和管理。事前,以预测性的应用为主。在具体应用场景中发挥计算效率,代替人来强化对数据的加...
Meta 科学家揭秘 Llama 3.1:合成数据很重要,MoE 不是必须的
代码的SFT:405B通过代码执行反馈、编程语言翻译和文档回译三种合成数据方法进行自举(www.e993.com)2024年10月23日。数学的SFT:Llama3论文归功于「Let』sVerifyStepByStep」的作者们,我们在ICLR上采访过他们。多语言性的SFT:为了收集更高质量的非英语语言人类注释,我们通过在预训练过程中引入90%的多语言Token来训练多语...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在内的所有训练都适用,不管是要在最终输出还是每个步骤上进行监督,只要是连续任务训练都能帮助提升模型性能。这个领域现在还很新,所以...
《数字法治》刊发上海法院文章|肖凯 及小同 牛元宏:从经验理性到...
3.技术基础从学科属性看,司法人工智能属于法律信息学,准确地说,属于决策法律信息学,主要涉及法律专家系统、决策辅助软件和法律咨询软件。结合目前的类案智能推送平台工作机制来看,笔者认为,传统类案检索到智能类案推送的转化主要从五个工作步骤进行流程重塑,即“建立生效案例数据库—待决案件类案信息识别标注—关联类...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
假设一个小人沿着山谷下山,每一步都根据当前坡度(梯度)来决定移动的方向和步长。若是常规的梯度下降法,小人会每次向着最陡峭的方向下山,在复杂的地形上可能会震荡或来回摆动,导致参数收敛波动较大或者走不出局部最小值点。而动量梯度下降法则根据小人过去的下降方向给小人当前的方向和速度施加惯性,不会因为局部的陡坡...
全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队
3.迭代式的Bootstrap模型产生合理推理的能力,并将Rationales融入到训练过程内,让模型学会进行推理,类似于STaR的扩展版本。逆向工程:由合成数据生成器、奖励函数、策略优化器等模块构成。相关论文:Let’sVerifyStepbyStep、STaR、rStar、Quiet-STaR。