【人工智能】较小的模型在高阶思维中是否经常遇到困难?
较小的模型表现出不一致的改进,表明它们的训练方法可能需要调整。当对小学数学问题进行微调时,较小的模型通常会过度拟合,变得过于专注于训练数据,而无法推广到新问题。总之,虽然较小的LLM可以以较低的成本提供良好的性能,但它们在处理复杂、多步骤推理任务时的脆弱性限制了它们的实际应用,特别是在需要在各种问题...
北京市规划和自然资源委员会关于出让国有建设用地使用权基准地价...
(一)方法权重进行国有建设用地使用权出让地价评估时,不同土地用途的基准地价系数修正法评估结果在最终评估结果中所占权重应有所区分,其中商业类、办公类、公共服务类、工业类所占权重不低于20%,住宅类所占权重不低于30%。(二)出让最低价标准国有建设用地使用权出让地价水平不得低于该宗地所在级别基准地价经除...
矩阵:人工智能领域的基石与驱动力
通过最小化误差项(例如,最小二乘法),我们可以求解出参数β,这通常涉及到矩阵的逆运算或伪逆运算。在处理分类问题时,矩阵同样发挥着关键作用。支持向量机(SVM)是一种分类算法,旨在找到一个超平面来最大化不同类别之间的边缘。逻辑回归尽管名为回归,但实际上是用于分类问题的。它通过Sigmoid函数将线性回归的输出映射...
机构行为视角下的债券交易领先因子探寻与神经网络收益率预测
避免程序收敛不稳定的问题;其次,对于参数的更新采用Adam方法,有助于调整不同参数的学习率,加速收敛并减少震荡;最后,对于训练的次数,本文发现数值越大一定程度上越收敛,通过多次随机来增强模型稳定性,提高准确度,而训练次数较少则容易陷入局部最优的困境。
如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化...
2、序列最小二乘规划(SLSQP)序列最小二乘规划(SLSQP)是一种强大的优化算法,特别适用于具有连续参数的问题。它通过在每一步构建二次近似来逼近最优解。运行SLSQP算法,我们获得以下结果:SLSQP优化器最终损失:3.097042282788268SLSQP的性能明显优于Adam,这表明在某些情况下,非传统优化方法可能更有效。
升维思考,降维行动
解法1:一维法最简单的方案,是让每个人试一桶酒,用时30分钟,就可以判断出哪一桶酒有毒(www.e993.com)2024年10月26日。这个是“一维”的直线思维,在现实生活中也未尝不可,好过什么都不干。这样的解法,答案是:99个人。解法2:二维法从二维层面去思考,引入笛卡尔的坐标。把100桶酒摆成10????10的矩阵,如下:...
10倍加速LLM计算效率:消失的矩阵乘
方法:论文将密集层替换为BitLinear层。由于BitLinear层使用三值权重,它们实际上执行的是逐元素的加法和减法操作。门控线性单元(GLU):GLU用于控制信息在通道混合器中的流动。它通过将门控信号与输入相乘来操作,使模型能够专注于输入的特定部分。量化:
万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩
由于需要在INT8范围内计算零点(z)以移动权重,这有点复杂。像之前一样,让我们填入公式:为了将量化后的值从INT8反量化回FP32,我们需要使用先前计算的比例因子(s)和零点(z)。除此之外,反量化很简单:当我们将对称和非对称量化并排放置时,可以快速看出两种方法之间的区别:...
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
数学,准确而有用,就是对的。再比如古埃及。古埃及人的乘法,很有意思。9乘以13,怎么算?公元前3000年,古埃及人是用堆石头的方式来计算乘法。他们先在地上堆13个石头。然后在右边另放一个做标记。第二行的石头翻倍,标记也翻倍。第三行在第二行的基础之上再翻倍。第四行再翻倍。
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
二、以线性回归为例的训练优化策略线性回归是一种统计学方法,用于研究两个或多个变量之间的关系。它基于一个假设,即观察到的数据点可以通过一条直线(在二维空间中)或一个超平面(在多维空间中)进行最佳拟合。线性回归的目标是找到这条直线或超平面的参数,使得预测值与实际观测值之间的误差最小化。