16个职场沟通模型:打造你的高效沟通力
通过这种方式,GROW模型不仅展现了可理解性,让团队成员明白讨论的重点,还体现了真诚性,因为你在真诚地寻求他们的意见和想法。RULER模型(Recognize,Understand,Label,Express,andRegulate)是一种支持引导型沟通的模型,它帮助我们理解和表达情绪,从而更有效地引导对话。例如,在处理团队冲突时:Recognize(识别):“...
自回归模型的优缺点及改进方向
最终阶段是模型性能评估验证环节,通过细致对比模型提供的预测值与实际观测值,采用一系列精确量化的评估指标进行评估验证,如均方误差(MeanSquaredError,MSE)与平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE),来深度剖析并客观评价模型预测的精确度与可靠性。二、自回归模型的优势自回归模型(AR模型)作为一种经典的时间序...
英伟达开源3400亿巨兽,98%合成数据训出最强开源通用模型,性能对标...
回归奖励模型建立在Nemotron-4-340B-Base模型之上,通过用一个新的奖励「头」替换模型的最终softmax层。这个「头」是一个线性投影,将最后一层的隐藏状态映射到一个包含HelpSteer属性(有用性、正确性、一致性、复杂性、冗长性)的五维向量。在推理过程中,这些属性值可以通过加权求和聚合为一个总体奖励。数据对齐...
英伟达开源 3400 亿巨兽:98% 合成数据训出最强开源通用模型,性能...
回归奖励模型建立在Nemotron-4-340B-Base模型之上,通过用一个新的奖励「头」替换模型的最终softmax层。这个「头」是一个线性投影,将最后一层的隐藏状态映射到一个包含HelpSteer属性(有用性、正确性、一致性、复杂性、冗长性)的五维向量。在推理过程中,这些属性值可以通过加权求和聚合为一个总体奖励。
1月猛吃720个鸡蛋?哈佛医学生用自己做试验,发现“颠覆性”结果...
多变量logistic回归模型显示,鸡蛋摄入量与全因死亡率显著相关——与≤6个鸡蛋/周的参与者相比,每周摄入鸡蛋量超过6个的全因死亡率显著增加35%!看来,鸡蛋还真不能吃得太多,“蛋到为止”即可。以鸡蛋摄入量为变量,不同组间的全因死亡率差别进一步的分层分析显示,与苗条的人相比,在BMI超过21.2kg/m2的人群中,如...
...Llama 3和Mistral的核心科学家对谈,详解三家最强模型背后的一切
第二点是,一旦你有了一些初始模型,你也可以用它来改进数据质量(www.e993.com)2024年10月18日。这也是一个迭代过程,你可以使用较旧、性能较差的模型来整理数据集,从而获得更高质量的数据,然后训练出更好的模型。这是一种自我改进的循环。MinfaWang:谢谢分享。作为一个曾经从事微调工作的人,我理所当然地认为预训练模型会有很好的质量,...
学习AI大模型的3件事你必须知道,业内知识,速看
大模型的使用方法非常简单,我们可以直接向大模型提出需求,并获得生动翔实的答复,例如:可能给你会好奇,大模型是如何通过训练得到的?我们可以看看下面这张图:从图中可以看到,大模型的训练整体上分为三个阶段:预训练、SFT以及RLHF,其中SFT是指监督微调,RLHF是指基于人类反馈的强化学习。
业界研究方法论的改进方向
5、门槛效应模型分组回归需要事先人为设定分组界点。门槛效应模型假设分组界点可以取自变量的任意值,并根据模型的拟合情况确定最佳分界点。6、分位数回归分位数回归是估计一组自变量X与因变量Y的分位数之间线性关系的建模方法,关注因变量分布的异质性,不同分位数下的回归系数估计量常常不同,即解释变量对不同...
大模型产品化第一年:战术、运营与战略
要真正改进BM25或全文搜索是很难的。——Perplexity.ai首席执行官AravindSrinivas我们已经向客户和合作伙伴传达这个观点好几个月了。使用简单嵌入的最近邻搜索会产生非常嘈杂的结果,你最好从基于关键词的方法开始。——ourcegraph首席技术官BeyangLiu其次,通过关键词搜索更容易理解为什么会检索到某个文档——...
Google 创始人谢尔盖·布林回归,直面 Gemini、Google、AGI 若干问题
首先,我们在模型推理方面一直在进行优化,每个月都有新的想法和优化方法累积起来,比如有10%的改进,有20%的改进,这样积累起来就可以产生显著的效果。其次,我认为我们的TPU在进行模型推理方面表现得非常好,虽然它们不如GPU,但对于某些特定的工作负载,TPU更适配。同时,另一个重要的影响因素是我们能够使生成的模型...