浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
训练大模型需要海量数据,但是训练好的大模型拥有小模型不可比拟的泛化能力,更加能适应小数据的应用场景。图5大模型在高能物理的两个应用案例2高能物理领域定制化的文本大模型ChatGPT不开源,使用ChatGPT也存在重要数据泄露的风险。为了解决算法自有化的问题,我们基于开源的LLaMA系列大语言模型Vicuna,收集了的高能物理领...
【未来虫教育】Python在数学建模中的应用
下面来编程模拟实现一个实例:importnumpyasnpx=np.array([[1.5,8.8,2.3],[5.8,5.0,6.2],[7.2,8.3,9.6],[4.4,5.5,6.6]])xarray([[1.5,8.8,2.3],[5.8,5.,6.2],[7.2,8.3,9.6],[4.4,5.5,6.6]])x.shape(4,3)X_NEW=[]foriinrange(0,x.shape[1]):x_ne...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
为了确定数据集的Scalinglaw,该研究者在不同大小的数据子集(100K、1M、5M、20M、50M、100Mtoken)上训练了几个不同大小(参数量为4.2M、8.8M、20.3M、59.0M、275.3M、1.4B)的模型,表6给出了其架构详情;然后他在所得损失结果上进行幂律拟合。大多数实验都是在4台有80GBVRAM的英伟达A100上...
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
在场景级的点云数据集中,例如户外自动驾驶场景,标注的实例通常是有限的。在这种情况下,GT-sampling成为一种简单而有效的数据增强方法。GT-sampling是指将带有标签的实例添加到训练数据集中的操作,如图5所示,标记的GT实例来自同一训练数据集或其他数据集。GT-sampling通常适用于场景级点云数据集,而通常不考虑实例级点...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
-在经济、气象等领域中的应用实例在经济领域,SARIMA模型广泛应用于销售预测、库存管理、旅游业需求分析等。例如,一家航空公司可能利用SARIMA模型预测不同季节的机票预订量,以便提前调整航班安排和定价策略。在气象领域,SARIMA可用于预测未来几个月的平均气温、降雨量等气候指标,帮助农业规划种植周期,或为能源部门提供供...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
看起来,基于WorldSim+游戏引擎的合成数据能在一定程度上弥补真实数据不足的问题,然而,在实际使用中,这种合成数据存在一个很难克服的短板:真实度还不够高(www.e993.com)2024年8月6日。用更专业的术语来说是“保真度”不够高。这一痛点,决定了基于WorldSim+游戏引擎的合成数据基本上只能用来做测试,很难用于做算法训练。
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
为了解答这个问题,任何数据整编(datacuration)工作流程都必须考虑模型训练所用的总计算量。这不同于社区对数据过滤(datafiltering)的看法。举个例子,LAION过滤策略是从常见爬取结果中提取出质量最高的10%。但从图2可以看出,很明显一旦训练超过35epoch,在完全未整编的数据集上训练的效果优于在使用LAIO...
机器学习可重复性危机下,创建复杂数据系统的挑战
更为关键的是,可重用性(reusability,强调一个系统、组件或资源在不同环境或应用中,能够被多次使用)——也就是站在巨人肩膀上——要求高度的准确性。对于数据科学系统来说,一个具有良好可重用性的模型或算法意味着它可以在不同的项目、任务或数据集上使用,并且能够产生一致和准确的结果。事实上,如果缺乏正确性,...
...策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
许多统计测试要求被测试的数据是平稳的。在非平稳数据集上使用某些统计数据可能会导致垃圾结果。作为一个例子,让我们通过我们的非平稳.htmlnp.meanplt.figureplt.plotplt.hlines计算的平均值将显示所有数据点的平均值,但对未来状态的任何预测都没有用。与任何特定时间相比,它毫无意义,因为它是不同时间的不...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
LSTM是一种改进的RNN,旨在有效地处理和捕捉长期依赖关系的序列数据,它的核心思想是引入一种特殊的内部状态机制,以更好地处理长序列,并避免梯度消失问题。LSTM引入了记忆单元(memorycell)来管理隐状态中记录的信息,通过几个门结构对其进行控制:输出门(outputgate)用来从单元中输出条目;输入门(inputgate...