大模型是怎么训练的?有哪些步骤和难点?
在训练大模型之前,数据必须经过严格的预处理,这些步骤的质量直接决定了模型能否从数据中提取出有效的信息和模式。包括:数据清洗:去除噪声数据(如无用或错误的数据)。标准化:统一数据的格式和结构,使其符合训练的要求,现在比较常用的数据格式json格式。文本预处理:针对文本数据的操作,如分词(将文本划分为单词...
中广核研究院申请小型堆电网负荷预测专利,采用组合结果预测法进行...
获得该小型堆电网的用户负荷数据集;对用户负荷数据集中的各数据元素按照日期、时间进行曲线拟合处理,获得负荷波动曲线,根据负荷波动曲线确定该小型堆电网需要进行超短期和短期负荷预测的时段对应的负荷波动数据;线性预测模型和非线性预测模型分别基于用户负荷数据集对该小型堆电网的进行超短期和短期负荷预测...
中海石油申请利用阵列声波计算煤岩吸附气含量专利,利用阵列声波...
结合三孔隙度差、三孔隙度比图版法划分含气量等级,建立煤层总含气量评价模型,计算得到煤层总含气量;将柱塞煤样置于样品缸中,并开展氦气??超声波联测实验和甲烷??超声波联测实验,在孔隙内气体平衡状态下记录不同含气状态下的纵波幅度,并构建声波幅度衰减系数I来表征声波衰减;利用氦气??超声...
罗德里克 | 批判与反批判:经济学和经济学者的限度
经济学进步的另一种方式是找到更好的模型选择方法,即提高模型和现实条件的拟合程度。如我在第三章中解释的,这与其说是科学,不如说是技艺,而且经济学界对其关注的程度不够。但运用模型做研究的优点在于,模型选择所必需的要素,即关键假设、因果关系、直接与间接的结论,都是简明易懂的。通过这些因素,经济学家可以检...
都喊超了GPT-4?杨立昆团队新上测试集,让大模型评分再也做不了弊
03该团队在设计测试集时,避免了数据污染问题,如漏题和测试集本身的问题,以确保评分的客观性。04此外,LiveBench还试图在评价体系上保持中立,避免人类评价者受格式偏好和文风影响。05通过使用LiveBench测试集,研究人员发现不同模型在具体任务上的表现存在差异,为未来大模型评测提供了参考。
数据分析该怎么做?一文理清数据分析的完整流程!
数据建模是数据分析的核心步骤之一,它包括选择合适的模型、训练模型并进行评估(www.e993.com)2024年10月23日。模型的选择取决于分析的目标,可以是线性回归、决策树、聚类分析等。建模过程中需要注意过拟合和欠拟合等问题,并使用交叉验证等方法来评估模型的性能。在这个阶段,需要:选择模型:根据问题选择适当的模型,如回归模型、分类模型、聚类模型...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
注:大模型训练的广义超参,和之前bert模型时代的超参定义不太一样。举个例子,用RLHF还是DPO,数据集多大,有哪些类型,比例如何,比例怎么变的,怎么清洗的,学习率的变化曲线如何等等,都是超参的范畴。??有问题不怕,能解决就ok。mata将这个问题拆解为两个子问题:...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。预测类题目通过分析已有数据或现象,找出其内在发展规律,然后对未来情形做出预测的过程。根据已知条件和求解目的,往往将预测类问题分为:小样本内部预测,大样本内部预测,小样本未来预测,大...
大模型对齐阶段的Scaling Laws
精调数据量+模型尺寸上图中实线为作者拟合的曲线,圆点是拟合用的实验点,倒三角是held-out点,用来验证外推是否准确。可以看到,随着数据量和模型尺寸的增加,testppl也展现了一定规律的下降。但实际推到16B尺寸时在PET方式下拟合程度一般,作者分析是16B本身在预训练阶段存在一些问题。
字节【大模型评测平台】产品岗-面试总结与复盘
他问(Q7):那如果像一些模型,刻意给他训成过拟合了,你怎么识别?我答:(此处空白了一会)。额,这个一般都是算法去优化。他问(Q8):那到底什么是过拟合?我答:就是模型在一部分数据集上效果表现的非常好,准确率能有98%、99%,但是在另一部分数据集上测试,效果就很差,比如可能只有50%,甚至50%都不到。