英伟达nGPT重塑Transformer,AI训练速度暴增20倍!文本越长,加速越快
在计算注意力得分的过程中,权重矩阵没有受到太多限制,可能会导致最终得分过大或过小。在nGPT中,研究人员对q向量和k向量进行归一化,还引入了一些可调整的参数(sqk),以确保权重矩阵在处理位置信息时不会失真,更准确地捕捉到句子中词与词之间的关系,从而做出更好的预测和决策。MLP块在标准Transformer中,隐藏层收...
大模型对统计学发展的影响
总的来说,统计学需要大模型的主要原因,是相较传统模型,大模型可以大大提升泛化能力。大模型的出现和应用标志着统计学工作进入了一个全新的阶段。以ChatGPT为代表的大模型是人工智能和大数据技术发展的重要产物。大模型的发展依赖于强大的计算能力和海量的数据资源,它们通过复杂的算法结构(如深度学习和神经网络)处理和...
洪永淼、汪寿阳:ChatGPT 与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?
在数据容量有限的条件下,模型未知参数维数越多,每个参数的估计越不精准,估计误差越大,这会导致模型过拟合,影响其泛化能力。统计学通常用均方误差(meansquarederror)来测度预测的准确性。均方误差可分解为方差与偏差平方之和。因此,即使模型偏差很小,如果模型的未知参数数量非常多,其估计方差也会变得很大,导致预测不...
用纸杯、线圈和磁铁能做出耳机?身体质量指数高的人肺活量就大?这...
他说,在如ChatGPT这样的人工智能大环境下,我们的教育不能只是简单给孩子传递知识,更需要培养孩子合作、应用的能力,拥有创新力,用所学的知识去解决真实的社会问题,“比如制作耳机的这节科学课,就是让学生学会了电和磁的原理,并能够应用到实际生活中。”当然,他也表示,项目化学习,需要结合生活实践和多学科知识,对...
中科易研:数据分析方法大总结
06方差分析使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。△分类(1)单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系(2)多因素有交互方差分析:一项实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之...
随机矩阵理论,在金融中的应用,实现更大的投资回报
最常用的相关矩阵,皮尔森估算器(thePearsonestimator),只是对总体相关矩阵的精确估计,在这种情况下,资产价格点趋于无穷(www.e993.com)2024年10月24日。在现实中,股票价格数据的抽样误差和有限的样本容量都会引入显著的噪声。这意味着样本相关矩阵本质上是随机的。过滤掉一些这种随机性可以改善资本配置,从而增加回报或降低风险。
民航大蓝洞:过站时间分析之运行时段影响
总体而言,第二类机场的平均过站时间最短,保障效率最高。均值方差统计和聚类分析表明,样本机场的过站保障水平受到了运行时段的影响,具备多重时序分布模式。利用聚类分析方法,可以快速判别某个机场所属分布类别,而应用均值方差可以较好地剖析该机场在不同时段内过站保障波动趋势,识别受影响较大的时段,以便针对扰动时段...
加了元学习之后,少样本学习竟然可以变得这么简单!
使用Meta-training训练模型然后进行0样本的任务学习(Multi-task0-shot)的效果比普通的语言模型直接进行语境学习的效果更好,说明Meta-training的确是对于模型是有帮助的。使用MetalCL训练的模型,不论是普通的语言模型还是Channel语言模型均取得了不错的效果,尤其是ChannelMetaICL在大部分的实验设置的情况下的效果是最...
Sims与安神的论战从未停止,JOE卷入第三次大论战
而且,大多数计量经济学模型方法在研究条件分布的某一属性(例如条件均值)时,往往会对其他属性(如条件方差)做一些辅助性的限制假设,忽略扰动项,这些假设的合理性就得不到讨论与研究。例如,在研究市场有效性时,常用的混合Q检验统计量只有在条件同方差下才服从渐近卡方分布,这一结论在条件异方差下并不成立,...
光大宏观:六大维度划分经济周期,构建从宏观经济到资产配置的桥梁
均值方差模型对收益率输入的准确度要求较高,而在实际市场中预测收益率难度较大,因此通常均值方差模型在实际使用中会根据需求做相应改进。本文通过相似宏观环境下的历史价格预测未来,以替代经典的通过近期平均收益率进行预测的方法。均值方差模型的最优化目标是使得组合夏普率最大,均值方差模型的一种变体是最大收益模型,...