《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、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。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...
草莓模型即将发布,如何参与新一轮 AI 上涨周期?|AGIX 投什么
??Mag7除了Apple几乎都进入了模型训练的竞赛,甚至陷入了“囚徒困境”,短期内没有人敢停止训练新一代、更大规模模型,而Apple因为掌握了模型的分发,并没有陷入类似状况;??评价AILabs除了看他们训出的模型水平,还可以考虑训练模型的效率,而模型训练效率和模型进入市场的先发优势、训练成本等又直接相关...
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...
标记化:标记化过程是LLM的重要环节之一,标记器将文本转换为模型可以处理的标记(tokens),而标记器的选择和优化直接影响模型的性能。预训练与后训练预训练:预训练的目标是让模型学习语言的基本结构和语法,通过在大量文本数据上训练,模型掌握了基础的语言知识。后训练:后训练则是为了让模型更符合用户的期望,通过微调...
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
常见的超参数包括迭代次数(迭代次数指训练的轮数,过多的迭代次数则会导致过拟合,通常需要根据训练集和验证集的表现来确定)、正则化(通过惩罚模型复杂度来防止过拟合,常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。需要根据具体问题进行调整)、丢弃率(丢弃率指在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元,从而防止过拟合。过低的...
黄仁勋最新访谈:AGI即将来临,AI将彻底改变生产力
是的。所以语言模型会涉及到一切。但我们,这个行业花费了巨大的技术和精力来训练语言模型,训练这些大型语言模型。现在,我们在每一步都使用大型语言形式。这非常了不起。BradGerstner:我听到你说的是,在组合系统中,是的,优势会随着时间的推移而增长。所以我听到你说,我们今天的优势比三到四年前更大,因为我们正...
生成模型的流形、KL的正式严格定义
Loaiza-Ganem等人(2022a)因此将这种行为称为多种过度拟合(www.e993.com)2024年10月23日。流形过拟合的几个后果值得讨论。㈠流形过拟合并不意味着模型密度在所有M上发散到无穷大;只要这些密度在pX下的非零概率子集上发散到无穷大,并且在M的其余部分上不收敛到零,对数似然性仍将“最大化”,即ex~pxlogp??,(x)→00ast→00。
自回归模型的优缺点及改进方向
一旦确定了模型阶数,接下来需要估计模型参数α1,α2,...,αp。最常用的方法是最小二乘法(OLS)或其他优化算法,最小化残差平方和,以得到参数的最佳拟合值。3.模型检验模型建立后,需要对其进行检验以确保模型的有效性。这包括:o残差检验:检查残差是否满足白噪声的假设,可以使用Ljung-Box检验等。o稳定...
大模型安全与对齐:复杂系统视角下的AI安全
尤其在复杂系统视角下,大模型正在展现出非线性的、远超预期的涌现能力,这是AI技术的新机遇,也是AI安全的新挑战。在此背景下,大模型安全与对齐得到广泛关注,这是一个致力于让AI造福人类,避免大模型失控或被滥用而导致灾难性后果的研究方向。研究领域:复杂系统,大模型安全与对齐,深度学习...
周伯文:大模型也有幻觉,全球AI创新指数公布
他还提到,用户反馈在改进模型方面起到了重要作用,通过开放模型使用和收集反馈,可以不断优化模型的功能和效果。针对大模型在决策和推理中的应用问题,许华哲指出,大模型在处理某些经典问题时,如过拟合问题和推理能力不足,可能会产生错误的结果。大模型在解决NP难题和优化问题中还存在着局限性,当前模型在这些复杂...
对话南洋理工大学安波教授:如何让大语言模型适应动态环境?
LLMs可能会传播其训练数据中的有害信息,如偏见、歧视和有害内容。它们还可能泄露训练数据中的私密和敏感信息,或生成误导性或虚假信息。随着这些Agent越来越多地融入我们的日常生活,任何未对齐的行为都可能导致不可预见的后果。因此,推动大语言模型对齐技术的研究和突破变得尤为重要。这包括开发新的算法和技术,例如...