NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
此外,与其它领域的数据不同,图数据存在额外的图结构,图结构很有可能影响图数据的标注过程,因此图数据的标签噪声模型很可能与图拓扑结构相关。
大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
从直觉上理解,合成数据导致「模型崩溃」的底层逻辑,是由于模型开始对合成数据中的模式进行过拟合,而这些模式可能无法代表现实世界数据的丰富性或可变性。如果进行连续的迭代训练,这种反馈循环会导致模型强化合成数据中存在的错误、偏差或过度简化,因而损害了对现实世界的准确表示能力和泛化能力。总体而言,这篇文章旨在回...
《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现差”。产生原因是市场规律发生变化,或者对回测阶段数据噪音的过度学习。回测过拟合难以根除,相对合理的解决方案是借助量...
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...
原因主要有如下几点:??车端算力不足。当前的车端算力尚无法支持大的世界模型运行,至于后续是否可通过蒸馏或者其他降秩的方式在保持对真实世界理解的能力下最大程度地裁剪模型,还需要等待端侧硬件算力的持续迭代。??网络带宽不足。世界模型涉及到的数据量非常大,而当前的网络带宽尚无法满足大规模数据实时传输的需...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
模型的稳定性是指模型在不同的数据集(如训练集、验证集、测试集)、不同的环境条件(如不同的硬件、软件平台)或者随着时间的推移,其性能表现保持相对一致的特性。常用的稳定性指标有PSI指标。3.业务指标业务指标根据模型解决不同的业务问题而不同,比如在人工智能客服中,常用到的业务指标有智能客服的独立接待率(...
人被异化的投影,正在被机器人消除|甲子光年
而模仿学习尽管训练速度快、收敛性好,但是它需要专家提供大量数据才能运行,但这些数据通常需要通过实际的操作来获取,采集成本非常高;同时,模仿学习的泛化能力差,即使在一部分数据集上学到了一些技能,这些技能在新环境下可能也表现不佳;模仿学习还容易出现“过拟合”,会导致模型过分专注于训练数据中的细节,而忽略了更广...
大语言模型Scaling Law:随着模型大小、数据和资源的增加而扩展
技术挑战:较大的模型更难训练,可能会面临梯度消失或爆炸、过拟合等问题,这些技术挑战也限制了模型性能的持续提升。2、应对策略模型和算法创新:通过改进模型架构、优化算法或引入新的训练技术(如稀疏化、量化等),可以在不显著增加参数的情况下提高模型的效率和效果。
数据即模型,聊聊最近发布的小模型
这个系列模型的一大亮点在于其训练效率,从发布的数据看,SmolLM135M/360M/1.7B模型在消耗训练数据token数远少于同级别模型的情况下,表现基本上达到了同级别最强,这背后主要的原因是在训练模型所用的数据集上。SmolLM的发布原文中详细介绍了数据集的组成,包括目前开源数据当中模型训练表现最好的FineWeb,和迄今最大的...
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
答案是否定的,当我将数据量为50k的Alpaca示例指令微调数据集的迭代次数增加一倍,模型的性能下降了。因此,我得出的结论是,多轮迭代可能不利于指令微调。我在1k的示例LIMA指令微调集中也观察到了同样的状况。模型性能的下降可能是由过拟合造成的,具体原因仍需进一步探索。