大模型在华为推荐场景中的探索和应用

但是,经过微调后的大模型(红色线)能够更好地理解用户行为序列长度增加带来的额外信息增益。这表明,一方面,我们的方法能够缓解大模型在长序列理解上的困难;另一方面,通过这种方式拉长用户行为序列,能够带来进一步的信息增益。LLM个性化参数微调方法虽然增加序列长度和样本数量可以提升模型的预测效果,但这些操作可能会降低...

对话李彦宏:AI价格战不可避免,烧钱不是事情的本质

但是互联网对B端的改造,其实我觉得一般般吧,虽然不能说没有,但是“互联网+”其实最后,可能只是一个信息化、或者数据化的过程,用的技术比较简单,产生的增益也没有那么明显。但是大模型确实不一样,各种AI应用,比如说小说创作,读小说叫做C端,小说创作就可以当做是B端,法律援助其实在帮助律师在提升效率。我们接触...

AI产品经理必知的100个专业术语

信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)MDP是强化学习中的框架,定义了一个决策问题的数学模型。85、博弈论(GameTheory)博弈论研究战略情况下的决策制定,适用于经济学、政治学等领域。86、统计显著性(StatisticalSignificance)统计显著...

港大马毅:现在大模型的「知识」,不等同于「智能」

学习实际上是增大我们对世界的信息理解和获取能力,学术里把它叫做「信息增益」(InformationGain)。这是一个非常客观的量,体现你获取的外部知识在内在大脑的表达中信息的增益性有多大。如果你去优化这个问题,神经网络就在优化这个量,你可以用目标函数从这个优化算法里推导出来。这样你就可以实现必要的知识,把冗余的东...

对话李彦宏:智能体正在爆发,大模型对B端影响将超越互联网

对于现有的这些ToC的应用,其实信息增益作用非常大。我们在4月的时候公布过一个数据,百度搜索有11%的搜索结果会由AI来生成的,这个比例还在不断的提升。也就是说,现有大家比较常见的应用,其实也越来越多地在被大模型、被生成式AI所改造。另外一个例子,过去百度文库大家是在上面找一些现成的文档,今天经过大模型改...

加速科学进步:通过贝叶斯对抗性合作

这种预期的信息增益通过Kullback-Leibler(KL)散度(即,相对熵;Kullback&Leibler,1951)预测后验分布和先验分布(Ginebra,2007;林德利,1956年;Rainforth等人,2023年)(www.e993.com)2024年11月8日。从数学上看,预期信息增益是在特定实验设计下预期的潜在(理论)原因和经验可观察结果之间的交互信息。

100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习

信息增益是基于数据集在属性上分割后熵的减小。构建决策树是关于寻找返回最高信息收益的属性。64、什么是决策树中的剪枝?剪枝是机器学习和搜索算法中的一种技术,它通过移除决策树中对实例分类作用不大的部分来减少决策树的大小。当我们删除一个决策节点的子节点时,这个过程被称为剪枝或反向分裂过程。

想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题(附答案和解析)

2.信息增益可以用熵作为“1-Entropy”来推导3.信息增益偏向于数值大的属性A.1B.2C.2和3D.都正确答案:C想了解详情,请阅读这篇文章和这个幻灯片。问题10使用SVM模型遇到了欠拟合的问题,以下哪个选项能提高模型性能?

决策树,10道面试题|算法|基尼|拟合|样本_网易订阅

什么是信息增益?答案:信息增益是决策树算法中常用的一种度量标准,用于评估特征分割的效果。信息增益是父节点的熵减去加权子节点的熵。熵是一个表示概率分布混乱程度的值,计算公式为-∑p(x)log(p(x))。信息增益越大,表示分割特征带来的纯度提升越大。

2021年4月底,腾讯应用研究岗暑期实习面试题12道

问题3:信息增益比跟信息增益相比,优势是什么?以信息增益作为划分训练集的特征选取方案,存在偏向于选取值较多的特征的问题。信息增益比可以解决该问题。问题4:介绍XdeepFM算法,XdeepFM跟DeepFM算法相比,优势是什么?上图为xDeepFM的总体结构,有三个分支:Linear(稀疏的01向量作为输入)、DNN(经过embedding的稠密向量作...