NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小,同样适用于Scaling Law
本研究通过训练包含不同词表配置的模型(参数范围从33M到3B,字符数最多500B),提出了三种方法来预测计算最优的词表大小:基于FLOPs的、基于导数的和基于损失函数参数拟合的估计方法。研究结果表明,更大的模型应该配备更大的词表,且在给定算力的情况下,最优的词表大小是有上限的。例如,预测Llama2-70B的...
360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践
最后,对于不同的索引数据类型,使用不同的query查询技术进行混合建设,比如关键词搜索、基于embedding的语义相似度检索、text转SQL后的结构化查询、text转graphSQL的N元组查询等,对于查询结果进行重排序,将重排序后的结果给到大模型作为上下文信息,由大模型进行推理。3.query预处理(1)sub-query对...
赵伟等:日本央行加息和缩表的终点在哪里?
多数模型估计的结果显示,近年来,日本实际中性利率呈缓慢上行态势——与潜在GDP增速的趋势一致,当前估计的区间为[-1%,0.5%],这意味着:(1)乐观情形,假设中长期通胀预期稳定在2%,名义中性政策利率的“不确定性的区间”将为[1%,1.5%];(2)基准情形,假设中长期通胀预期稳定在1.5%左右(2024年中水平),名义...
何小鹏系统谈大模型改造智驾:造车像血海游泳,但我更有信心了
此外是端到端模型。原来你用编程法写程序,说怎么左转、怎么右转、怎么调头,程序规则无穷。你在一个地方右转弯的逻辑,是每条道路甚至同一条道路每个时间点都不一样。你用规则非常难写,即使用泛化。我们用端到端模型去训——在这,看到了全新变革机会。
一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
不过,要注意的是,参数多并不总是好事。如果参数过多,而训练数据不足,模型可能会过拟合,也就是说它在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上就不怎么样了。所以,参数数量和训练数据的平衡非常重要。三金哥:那使用175B个参数进行训练需要多少资源,要训练多久?
大语言模型如何宣告心理学的死亡?
这种世界模型任务包括了对物理对象三维形状和属性的理解,例如它们如何相互作用,以及这些相互作用如何影响它们的状态和环境(www.e993.com)2024年10月18日。这可以帮助测试AI能否理解现实世界的因果关系。通过模拟具有空间结构和可导航场景的任务,研究人员可以评估AI是否能够有效地理解和导航复杂的空间环境。此外,世界模型还可以包括具有信念、愿望和其他心理...
大模型+数据标注=?
接收者按照自己的常识、背景加以理解(解码)——各自的世界模型不同,信息不全,解码结果当然就不同了总结下人工标注面临的问题部分任务需要有领域知识:如金融情感分类任务标注要求同时具有金融+社交媒体知识,对标注员的专业性要求高整体准确率有限:即便人类也只能达到70%的标注一致性,仅通过人类难以获得大量的高...
流感高峰何时到来?什么预防方法有效?数学模型来预测
模型拟合结果拟合是利用数学模型对现实疫情进行模拟,将模型计算数据与现实疫情数据进行匹配,并得出当前流感的传播能力。拟合方法:基于流感传播仓室图建立微分方程,微分方程求解方法采用四阶龙格库塔法,容忍度为0.001。采用残差平方和最小二乘法对传播系数进行估计。
【华安证券·金融工程】专题报告:企业利润分配策略:短期股东回报...
研究通过分析历史的利润分配行为,充分整合财务信息,提出了高频"理论分红"模型,估算企业利润中理论上可自由支配的现金流。研究表明,未分配利润变动是主要影响因素,而盈利能力和资本结构对不同行业和生命周期阶段的企业影响各异。生命周期分域:初创和衰退期企业易受盈利能力的影响,成熟和动荡期的企业对现金流敏感,其负债...
揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事 |36氪独家
这是scaleup到更大模型所需要做的基础研究之一。除了模型结构,我们还做了大量其他的研究,包括怎么构造数据,如何让模型更像人类等,这都体现在我们发布的模型里。另外,Llama的结构,在训练效率和推理成本上,和国外先进水平估计也已有两代差距。「暗涌」:这种代差主要来自哪里?