《微观量化百问》第十二期丨金融数据的复杂性及数据处理的重要性
数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。(CIS)校对:刘榕枝...
【人工智能】较小的模型在高阶思维中是否经常遇到困难?
过度拟合基准:许多模型在GSM8K等既定基准上表现良好,但在处理修改或组合问题时却举步维艰。这表明模型可能过度拟合特定数据集,而不是学习广义推理技能。上下文干扰:当呈现不相关或额外的上下文时,LLM很容易分心。例如,即使模型正确解决了问题1,它们也常常无法在问题2中准确使用此信息,从而导致最终答案不正确。
一篇文章系统看懂大模型
首先先提供一些真实的"标准答案"的数据给模型让模型完成监督微调;第二步,构建一个生成结果的评分模型(构建的方式同样需要人为提供一些打分数据),用于对生成结果做评分;第三步,用评分模型自动给模型生成的结果评分,然后将
上海交大、腾讯发布高效扩散模型微调方法,提升图像生成效率
现有的微调方法主要包括AFT、RFT和SFT三大类,但它们都存在一些局限性,例如,AFT方法需要额外模块和参数,改变了源模型并引入额外延迟;RFT方法存在过拟合风险且需针对每个模型设计特定的秩和应用层;而SFT方法参数选择过程复杂、内存成本高且效果不佳。所以,上海交通大学、腾讯优图实验室的研究人员提出了新的微调方法...
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
在标记化过程中,首先保留较小的标记。例如,从T开始,保留T,然后将标记器构建为标准数量的标记。假设没有对标记进行训练,但在数据中试图对标记进行编码,标记器如何知道用标记对其进行编码还是用T对其进行编码?基本上,当进行标记时,也就是在标记器训练之后,实际应用标记器时,总是选择可以应用的最大标记。如果可以做...
如何进行模型回测以优化交易信号?这种回测方法有哪些局限性?
模型回测的基本步骤1.数据收集:首先,收集历史市场数据,包括价格、成交量、开仓量等(www.e993.com)2024年10月23日。数据的质量和覆盖范围直接影响回测结果的准确性。2.策略定义:明确交易策略的规则,包括入场点、出场点、止损和止盈等。策略的清晰定义是回测的基础。3.回测执行:使用编程工具(如Python、R等)或专业软件(如MetaTrader、TradeStation...
魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范
1.步骤一:二次预训练二次预训练的目标是将通用大语言模型训练转化为适用于司法领域的专业化模型。训练过程始于构建包括法律法规、判例、法律文书等内容的法律文本大数据。通过严格的数据清洗和去重工作,确保训练数据集的高度准确性和一致性。随后,采用句子嵌入技术将文本转换为向量格式,以便机器捕获语义层面的信息。在...
量化交易入门(十五)什么是量化回测,具体的步骤是什么
量化交易回流的具体过程通常包括以下几个步骤:获取历史数据:收集足够长时间区间内的高质量市场数据,包括价格、成交量等,作为回测的输入。策略编码:将交易策略转化为计算机可执行的代码,明确规定入市、出市的条件和头寸管理规则。参数优化:通过调整策略参数,寻找历史数据上表现最优的参数组合,以期达到最大的收益或风险调整...
市场调研的流程和步骤:如何规划和组织市场调研
信息收集方法:主要包括一手信息收集方法和二手信息收集方法。一手信息收集方法是指通过直接向市场的相关人员或组织收集信息的方法,如问卷调查、访谈、观察、实验等。二手信息收集方法是指通过间接利用市场的已有信息资源收集信息的方法,如文献检索、数据库查询、网络搜索等。信息处理方法:主要包括定性信息处理方法和定量...
全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队
3.迭代式的Bootstrap模型产生合理推理的能力,并将Rationales融入到训练过程内,让模型学会进行推理,类似于STaR的扩展版本。逆向工程:由合成数据生成器、奖励函数、策略优化器等模块构成。相关论文:Let’sVerifyStepbyStep、STaR、rStar、Quiet-STaR。