人工智能研究新进展 中国团队提出“基于内生复杂性”类脑计算方法
目前流行的大模型路径是基于“尺度定律”(ScalingLaw)去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“基于外生复杂性”的通用智能实现方法,但这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。在本项研究中,合作团队首先展示脉冲神经网络神经元LIF模型和HH模型在动力学特性上存在等效性,进一步从...
复合材料研究取得突破性进展!从数据驱动到多尺度分析!让性能更强大!
7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文中的机器学习应用,提供了论文写作和研究创新点分析的指导,帮助学员提升科研能力和论文发表技巧。02ABAQUS专题1.理论筑基:由国家重...
强化学习中的模型解释性与可解释性研究与可视化方法优化
1.2局部解释性与全局解释性:针对强化学习模型的解释性需求,研究人员提出了局部解释性和全局解释性两种解释方法。局部解释性关注单个决策或动作的解释,而全局解释性则关注整体决策过程和模型行为的解释。1.3特征重要性分析:通过分析模型中各个特征对最终输出的贡献程度,可以帮助理解模型的决策依据。特征重要性分析方法包括...
Transformer的可解释性会转移到RNN吗?|大模型论文日报
目前,循环神经网络架构的最新进展,如Mamba和RWKV,使RNN在语言建模复杂性和下游评估方面的性能达到或超过等尺寸transformer,这表明未来的系统可能建立在全新的架构上。EleutherAI研究了原本为transformer语言模型设计的部分可解释性方法是否能够迁移到这些新兴的循环架构。具体来说,他们重点研究了通过对比激活...
LLM大模型:预训练、微调与产品化落地的科普之旅
SelectivePEFT(如DiffPruning方法):该方法通过选择性剪枝技术,去除对特定任务影响较小的参数,同时保留或增强对任务关键的特征表示。这种方法能够在保持模型性能的同时,显著减少模型大小和计算复杂度。ReparameterizedPEFT(如LoRA方法):LoRA(Low-RankAdaptation)方法通过在模型参数上添加低秩矩阵来实现微调。这些低秩矩阵...
研究| 唐啸 潘雨欣:裁判文书公开影响机制的再辨析——基于 QCA...
(一)研究方法再反思上述研究发现中出现的因果效应矛盾和因素之间关系不清的问题,不仅受限于数据量较小和变量共线等数据结构问题,更重要的是其反映了这样一个根本问题:研究采用的以概率论为基础的统计方法在分析复杂因果关系时存在明显的局限性(www.e993.com)2024年9月20日。目前在这一领域前沿研究中采用的因果推断方法主要是概率论逻辑下的多...
...彻底分解神经元!OpenAI对头Anthropic击破AI不可解释性障碍
如下图所示,人为激活特征会导致模型行为以可预测的方式更改。这些被提取的可解释性特征可视化图如下:点击左边的特征列表,就能与神经网络中的特征空间进行交互式探索。研究报告概要这份来自Anthropic的研究报告,TowardsMonosemanticity:DecomposingLanguageModelsWithDictionaryLearning,主要可以分为四个部分。
大模型可解释性你能理得清吗?综述已来,一文解你疑惑
2.基于注意力的解释:注意力通常被作为一种关注输入中最相关部分的途径,因此注意力可能学习到可以用于解释预测的相关性信息。常见的注意力相关的解释方法包括:注意力可视化技术,直观地观察注意力分数在不同尺度上的变化;基于函数的解释,如输出对注意力的偏微分。然而,学术界对于将注意力作为一个研究角度依然充满争...
吴星 熊婷|互联网不正当竞争行为法律规制的实证研究
最具实用性的解决方法其实恰恰也来自实践之中,本文运用案件类型化的研究方法,尝试展现在新修订的反不正当竞争法施行前我国的司法运行轨迹,并寻求对现行反不正当竞争法相关规定的适用事由做出恰当的规范解释。因为在很大程度上,法学研究的目标就是对法律所包含事物本质的分析与定位,从而揭示出在法律场域下的人的本能需求...
3月语言学联合书单|仰缉纬象:马王堆帛书《五星占》研究
本书主要运用文献学的方法,首次从古代数术的角度,依据所测天象对《五星占》的占辞进行分类,在帛书拼缀、字词释读、占辞分段等方面进行全面系统的考察。同时,对其中复原情况较好的占辞的数术涵义、天文规律进行阐释和研究,进一步揭示古代天文学的发展规律。