Jim Fan再谈基准测试之弊!Hugging Face开源套件LightEval领跑LLM...
1.在测试集的改写例子上进行训练JimFan指出,通过训练在不同格式、措辞甚至外语版本的测试问题上,LLM模型可以显著提高其在基准测试中的表现。例如,LMSys的「LLM-decontaminator」论文发现,通过重写MMLU、GSK-8K和HumanEval(编码)中的测试问题,一个13B的模型的评分竟然可以超过GPT-4。这一技巧的核心在于,它利用...
深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁
在(f)这个例子中,我们想要预测两个点在二维空间中的距离函数,这时需要一个三层的KAN网络,其中包括一个线性函数、一个平方函数、一个平方根函数。三层嵌套,就能够准确拟合出目标函数。(4)KAN背后的核心算法:B-Splines为了将Kolmogorov-Arnold表示成为一个可以学习的神经网络模型,我们需要将其参数化。这里用到了B...
再谈量化策略失效的问题
过度拟合:在构建量化模型时,如果过度拟合了历史数据,即过多地依赖历史数据的特定模式,可能会导致模型在未来的表现不佳。这样的策略在真实市场中可能会失效。数据质量问题:策略的有效性取决于使用的数据的质量和准确性。如果数据出现错误或缺失,可能会导致策略的信号不准确,从而失效。模型失效:很多量化交易策略使用机器...
腾讯数据采集治理之质量篇-从合规到合理
每一行代表一个问题,可解读为:xx应用的xx资源的xx质检指标,在xx这一天的xx端的xx版本中,通过xx思路和xx算子发现了问题。示例一:问题:“Tab按钮”元素的曝光区间分布,在11.09这一天的Android端的最新灰度x.x版本中,通过灰度主流对比和曼哈顿距离算子发现了问题。处理:经过...
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...
01端到端自动驾驶技术在实现过程中面临诸多挑战,如数据标注需求少、跨场景泛化能力弱等。02然而,一些公司选择一步到位做主系统,如特斯拉、小鹏等,而另一些公司则先从简单场景开始逐步拓展至复杂场景,如蔚来、零一等。03为了提高端到端系统的性能,一些公司主张在简单场景中完成闭环,然后逐步向更复杂的场景拓展,如渐...
AI搜索“懒人神器”,如何向谷歌和百度发起挑战?
目前的AI搜索大多会将从内容平台抓取的内容以索引库的形式进行储存(www.e993.com)2024年10月23日。当用户搜索时,再利用AI技术将实时结果和索引库内容整合在一起提供答案。这种提前储存的方式,侵犯了内容平台的信息网络传播权。3.技术原因导致过拟合问题,构成侵权在少部分情况下,AI模型会因为训练技术问题出现过拟合问题,导致输出的结果内容和训练内...
Prompt高阶 | 链与框架
示例:你是一个擅长中文和英文的AI工程师和数据科学家,擅长中文和英文相关的AI技术文章编写和翻译。请将下面的英文翻译成中文,要求语言生动活泼,简洁优雅。你需要4个步骤来执行这个任务:1.首先,解析英文段落的主要信息和含义,将其分解为几个关键信息单元...
数学建模常规方法及其MATLAB实现:数据拟合方法
在MATLAB中也可以用用户自定义的函数进行拟合,通过下面的例子读者可以了解指定函数进行数据拟合的基本方法。对该数据进行指定拟合:x=[0;0.4;1.2;2;2.8;3.6;4.4;5.2;6;7.2;8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;15];%列向量y=[1;0.85;0.29;-0.27;-0.53;-0.4;-0.12;0.17;0.28;0.15;-0.03;-0.15;-0.071;...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
在进行二分类时,如果数据集不平衡,仅使用R2评分无法正确预测模型的精度。例如,如果属于其中一个类的数据在数量上比属于另一个类的数据少得多,那么传统的精度将在较小的类中占很小的百分比。如果只有5%的示例属于较小的类,而模型将属于其他类的所有输出分类,精度仍然在95%左右。但这是错误的。为了解决这个问题,我...
「元学习」解析:学习如何梯度下降与学习新的算法
一个能够通过超参数梯度下降法学习到完整的任务分布上的数据表示的网络。MAML和Reptile就是一个这样做的很通俗易懂的例子。而共享层次的元学习也是一种有趣的方法,它将学习数据表示作为被一个主策略控制的显式子策略去学习。一个能够学着去优化自己的梯度下降操作的参数的网络。这些参数包括:学习率、动量、自...