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...
在标记化过程中,首先保留较小的标记。例如,从T开始,保留T,然后将标记器构建为标准数量的标记。假设没有对标记进行训练,但在数据中试图对标记进行编码,标记器如何知道用标记对其进行编码还是用T对其进行编码?基本上,当进行标记时,也就是在标记器训练之后,实际应用标记器时,总是选择可以应用的最大标记。如果可以做...
终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
最后他们发现,Llema模型具有高对数似然和最小过拟合。由于这些模型是开源的,其训练数据也是已知的,因此正如Llema论文中所述,训练语料库中出现了几个GSM8k问题实例。不过,作者发现这几个实例并没有导致严重的过拟合。这些异常值的存在表明,GSM8k上的过拟合并非纯粹是由于数据污染造成的,而可能是通过其他间...
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。如果出现搜索结果抄袭知网论文,或...
OpenAI风波背后神秘项目Q-star浮出水面 谁打开了大模型的潘多拉...
还有OpenAI10位作者合写的论文《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》;Microsoft14位作者合写的GPT-4论文《SparksofArticialGeneralIntelligence:EarlyexperimentswithGPT-4》;Meta11位作者合写的论文《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》,LLaMA是一个值得关注的大模型,因为Meta一次...
斯坦福提出大模型最强架构TTT,超越Transformers
Chinchilla论文中的一个重要观察是,通过他们的方法得到的计算最优模型在特定性能指标(如FLOPs与困惑度)的对数-对数图上呈现出一条清晰的线性关系,这通常被视为尺度定律的一个典型表现。然而本文却并未能观察到类似的清晰线性拟合,即便是针对Transformer模型也是如此。这其实不奇怪,因为数据集、文本长短、分词方法和模型...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式|定理|算法|正则化_网易订阅
首先从非常小的值开始,这时我们暂时处于拟合不足的区域中,考虑的那些模型过于死板,无法对数据进行解释(www.e993.com)2024年10月23日。当增加时,算法在测试集上的表现会越来越好。这并不令人意外,因为我们允许模型拥有更大的灵活性。然而这种表现的上升在某一点处会停止,我们在这里就进入了过度拟合的区域。尽管最优秀的模型在训练集上的表现越来...
iMeta | 高被引分子系统发育树分析教程PhyloSuite_腾讯新闻
序列导入后,其分类信息可能缺少或错误,PhyloSuite可以从NCBI数据库或WORMS数据库中获取最新的分类信息,操作如下:全选序列后单击右键,选择“Gettaxonomy(NCBI,fast)”或“Gettaxonomy(WoRMS,slow)”从NCBI或WORMS数据库中获取分类信息(图6)。此外,还可以双击表格单元格手动编辑分类信息。
深度学习作弊,用单个参数fit任何数据集,这篇19年论文「火」了
其中α??R是要从数据中学习的实值参数,x??[0,···,n]取整数值。(τ??N是一个常数,可有效控制所需的准确率)。按照「拟合大象」的传统,该研究首先展示了如何通过选择合适的α值生成不同的动物形状,如图1所示。在演示完f_α可以生成任何类型的上述涂鸦绘图之后,该论文...
TPAMI 2023 | 数据视角下的低光去噪可学习性增强
二、潜藏在数据之下的拟合危机得益于AI计算算力的快速提升,学习类去噪算法已是当前非极端低算力设备的主流选择。学习类去噪算法本质上是在学习真实数据间的映射关系,因此数据是至关重要的。可学习性指代的是数据映射被神经网络逼近的难度,增强数据映射的可学习性是提升去噪性能最有效的方法之一。然而,大多数关于图像...
小模型如何比肩大模型,北理工发布明德大模型MindLLM,小模型潜力巨大
论文地址:httpsarxiv/abs/2310.15777MindLLM亮点我们分享了数据处理方面的经验,包括维护高质量和高比例的网络文本、保留书籍和对话等长期数据、对数学数据进行下采样,同时对代码数据进行上采样。我们建议均匀地打乱数据以进行能力学习,并将一些样本分块以用于小样本学习场景。