...提出Entropy Law,揭秘大模型性能、数据压缩率以及训练损失关系
受LLM信息压缩本质的启发,我们发现了一条entropylaw,它将LLM性能与数据压缩率和前几步模型训练的损失加以联系,分别反映了数据集的信息冗余程度和LLM对数据集中固有知识的掌握程度。通过理论推导和实证评估,我们发现模型性能与训练数据的压缩率呈负相关,而这通常会产生较低的训练损失。基于entropylaw的发...
突发不可抗力等因素,全球产能受不同程度损失,这些原料或大涨!
综合来看,此次从7月底开始的国际巨头集中不可抗力,有望助力中国MDI市场价格出现新一轮的上涨,预计未来中国MDI价格震荡走强的概率较大。但值得注意的是,此次都将在8月底集中重新开车,需要注意集中开车带来的全球市场短时间供应大幅提升的利空影响。开涨!“金九”在即,这些原料蓄势待涨!如今市场行情不好也不知是...
报告:数字金融素养越高的消费者受诈骗损失概率越低
数字金融素养在不同年龄、不同受教育程度、不同消费水平、是否有投资经历的消费者中存在较大差距,25-59岁、受教育程度较高、消费水平较高、有股票基金投资经历的消费者数字金融素养得分相对较高。数字金融素养越高的消费者金融健康度或财务福祉越高,其在诈骗中的损失及损失概率越低,越不容易面临流动性约束。该报...
深度学习中常用损失函数介绍
HuberLoss,又被称为SmoothL1Loss,是一种在回归任务中常用的损失函数,它是平方误差损失(squaredloss)和绝对误差损失(absoluteloss)的结合。这种损失函数主要用于减少异常值(outliers)在训练模型时的影响,从而提高模型的鲁棒性。HuberLoss函数通过一个参数δ\deltaδ(delta)来定义,该参数决定了损失函数从平...
国际会计准则第39号--金融工具:确认和计量
11.企业可能有可以通过交付金融资产或自身的权益证券来结算的合同义务。在这种情况下,如果结算该义务所需权益工具的数量,随着其公允价值的变动而变化,以致于交付的权益证券的公允价值总额总是与该合同义务的金额相等,则说明该义务的承担者没有经受权益证券价格波动引起的利得或损失风险。这种义务应作为企业的金融负债,因...
朱松纯团队2021: 通过概率推理和执行进行抽象时空推理
在训练过程中,我们改变了方程中的散度(www.e993.com)2024年10月18日。6转化为概率分布并最小化交叉熵损失。请注意,学习过程遵循综合分析的一般范式[4,14,16,22,23,36,62,63,64,65,69,77]:学习者综合结果并分析测量差异。由于推理过程涉及规则选择,我们使用REINFORCE[61]进行优化:...
经济学模型的力量:透视生活现象,塑造产品策略——以拼多多和滴滴...
同等程度收益的喜爱,也就是说,损失带来的负面情感冲击要大于同等金额收益带来的喜悦。在体验设计环节,应充分考虑到用户对潜在损失的敏感度,尽可能减少用户在使用过程中的挫败感,如设立备份机制、数据恢复等功能。以及在电商平台上,设置“七天无理由退换货”政策,减少用户购买决策的心理负担,因为他们知道即便商品不满意...
上海汽车集团股份有限公司关于上海证券交易所对公司2023年年度...
集团通过违约风险敞口和预期信用损失率计算预期信用损失,并基于违约概率和违约损失率或基于账龄矩阵确定预期信用损失率。在确定预期信用损失率时,集团使用内部历史信用损失经验等数据,并结合当前状况和前瞻性信息对历史数据进行调整。公司2023年12月31日应收账款原值约727.28亿元,较2022年12月31日上升64.90亿元,上升比率约...
IPO中的财务报表分析系列2|应收款项分析
显然账龄长短与预期信用损失概率高低变化是一致的。大部分上市公司以应收款项的账龄为基础评估预期信用损失,主要根据应收款项账龄等信息,按信用风险特征的相似性和相关性进行分组,并确定不同组别的预期信用损失。对于信用风险特征显著不同或单项金额重大的金融资产单项评价信用风险,并确定预期信用损失。
广东海大集团股份有限公司关于调整公司2024年股票期权激励计划...
公司考虑有关过去事项、当前状况以及对未来经济状况的预测等合理且有依据的信息,以发生违约的风险为权重,计算合同应收的现金流量与预期能收到的现金流量之间差额的现值的概率加权金额,确认预期信用损失。公司对于处于不同阶段的金融工具的预期信用损失分别进行计量。金融工具自初始确认后信用风险未显著增加的,处于第一阶段...