高质量数据才是王道!EPFL 研究:训练数据对大模型性能至关重要!
高质量数据才是王道!EPFL研究:训练数据对大模型性能至关重要!瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的一项最新研究比较了两种主流的大型语言模型(LLM)适应性训练方法:上下文学习(ICL)和指令微调(IFT)。研究人员使用MT-Bench基准测试来评估模型遵循指令的能力,发现在特定情况下,两种方法的表现各有优劣。研究发现...
外汇商品 | 货币危机理论与预警模型梳理新兴市场危机预警模型之三
KLR信号法和DCSD模型均在危机后才提出,但是样本外预测的成功率高于FR模型和STV模型等单纯参数回归模型。参数回归模型的弊病在于依赖样本分布拟合的参数,故对于与样本差距较大的样本外预测效果往往欠佳。从指标效率来看,DCSD模型和STV横截面法经显著性筛选优化后,使用的指标数较少、效率较高。但需要注意当指标过少时,...
云顶财说 | 吴育辉、刘忻忻、陈韫妍:债券违约预警模型的优化与...
结果表明:①与其他模型相比,GWO-XGBoost模型在准确率、召回率、未加权平均召回率以及AUC值这四个指标上具有更加优异的表现;②SMOTETomek采样方法可以有效平衡数据样本,因此SMOTETomek-GWO-XGBoost模型具有更高的精度与稳定性;③SHAP值法可以展示不同特征变量对债券违约风险的贡献度,有利于对重要特征进行针对性分析。...
卷起来!让智能体评估智能体,Meta发布Agent-as-a-Judge
本论文作者主要包括德国计算机科学家、LSTM之父JürgenSchmidhuber;MetaAI研究团队(FAIR)研究科学家总监田渊栋,他负责领导大语言模型(LLMs)在推理、规划和决策方面的研究团队,主导了OpenGo、StreamingLLM和GaLore项目,专注于提升大模型的训练和推理效率;VikasChandra,MetaRealityLabAI负责人;诸葛鸣晨,Met...
大模型一定就比小模型好?谷歌的这项研究说不一定
近段时间,隐扩散模型和广义上的扩散模型取得的成就不可谓不耀眼。这些模型在处理了大规模高质量数据之后,可以非常出色地完成多种不同任务,包括图像合成与编辑、视频创建、音频生成和3D合成。尽管这些模型可以解决多种多样的问题,但要想在真实世界应用中大规模使用它们,还需要克服一大障碍:采样效率低。
领域模型生产指南
领域大模型可以使用通用数据,但不能完全使用,因此受限于行业(www.e993.com)2024年10月23日。目前只有少数行业存在行业数据集,比如法律行业有裁判文书等开源数据集,但较多行业比如零售没有数据集。2.灵活性和准确性不同灵活性不同:通用大模型具有较高的灵活性和泛化能力,可以通过prompt使其适用于各种不同的任务和场景。
大模型对齐阶段的Scaling Laws
根据使用的RM,来预测模型能达到什么效果,或者根据效果倒推要用多大的模型虽然最终的公式看起来非常简单,但作者也进行了很多的实验和分析。首先介绍一下实验设置,为了提升评估效率,作者使用了两个RM,一个时GoldRM,作为labeler的角色,标注一份数据后训练proxyRM,用来做RL实验:...
【银河金工】DQN模型实现的股指期权动态复制方法与应用——以沪深...
4.计算损失并训练Q网络:用预测Q值与目标Q值作差来计算损失,用于训练Q网络,通过反向传播方法更新神经网络的参数以最小化损失函数。因此,DQN模型的使用可以解决基于动态复制的Delta对冲的一些问题。一来在DQN中,决策策略是直接从原始的市场数据中学习出来的,而不需要手动设定一些参数,这样可以自动从数据中学习出最优...
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...
1.2.2.2基于世界模型的OneModel端到端世界模型是系统根据海量数据对物理世界的重建,它具备理解周围环境以及交互情况,并对其他道路交通的参与者的行为做预测的能力。最关键的是,理论上,世界模型可以像人类一样“认知”世界、“理解”世界构成以及元素之间的关联关系,它不仅能够基于感知获取的信息预测结果,更重要的是...
表格存储低成本向量检索服务助力 AI 检索
阿里妹导读本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。在当今GPT技术盛行的时代,大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法,能够更