LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
相比之下,随机标记的数据变得更容易拟合,因为模型不再被迫为语义上不同的样本分配相同的类标签。预测泛化神经网络偏向于拟合语义连贯的标签而不是随机标签,而且,与随机标签相比,网络拟合语义标签的熟练程度通常与其泛化能力相关。这种泛化也使得CNN这种架构能够拟合比模型参数量更多的样本。传统的机器学习观念认为,高...
摩根有“红利”,胡迪在好贝塔上的阿尔法挖掘
我们策略中的风险模型主要沿用Barra的模型体系。传统的Barra模型很少包括中国市场特有的主题特征。通过自建风险模型,能够比较好加入中国市场的特性元素。找到互相独立的阿尔法来源很重要朱昂:超额收益的稳定性很重要,一个有效的模式很容易会被模仿学习,导致超额收益衰减,如何保持你们的超额收益稳定性?胡迪要保持超额收益...
大模型在传统NLP任务的使用姿势探讨
其次是大模型的微调对齐研究,主要是基座大模型通过指令微调、强化学习等技术将其变成一个应用友好、用户友好的能力模型,也可以将模型长文本、长上下文能力的提升也包含在该方向内;另外,还有大模型的高效部署和推理计算,在降低大模型服务成本的同时,提升大模型服务的实时性,提升用户体验;最后,则是大模型在各种细分场景...
1890美元,就能从头训练一个还不错的12亿参数扩散模型
具体而言,在这项工作中,作者通过开发一种低成本端到端的pipeline用于文本到图像扩散模型,使得训练成本比SOTA模型降低了一个数量级还多,同时还不需要访问数十亿张训练图像或专有数据集。作者考虑了基于视觉transformer的潜在扩散模型进行文本到图像生成,主要原因是这种方式设计简单,并且应用广泛。为了降低计算成本...
美国东北大学团队提出视频数据增强方法,能让视频模型学到更好的表征
首先,本次方法的背后思想非常简单和通用,对于视频理解模型本身没有任何要求和任何限制,所以能被轻易加入到不同模型的训练中。其次,由于色调变换这一操作在大部分之前的工作中都被忽略,所以本次方法能够很好地兼容已有的数据增强方法,并能取得进一步的性能提升。
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
与在人类编写数据上训练的模型相比,在模型生成的合成数据上微调的模型取得了更大的性能增益(www.e993.com)2024年8月5日。有趣的是,超过了一定数量的ReST^????????迭代后,性能会降低,这表明了在少量训练问题上可能会出现过拟合。此外,使用ReST^????????微调的模型提升了pass@k指标和多数投票性能。这些微调后的模型在相关...
扩散模型也能搞定社交信息推荐,港大数据智能实验室提出RecDiff
基线模型的局限性:SMIN显示出过拟合效果,可能是太过依赖元路径图,限制了其泛化的能力。MHCN实现了较高的最终性能,但由于其复杂的超图结构,收敛速度较慢。相比之下,团队的RecDiff则得益于紧凑的神经架构,不需要手工制作先验,因此能利用辅助信号进行更快的优化。
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
答案是否定的,当我将数据量为50k的Alpaca示例指令微调数据集的迭代次数增加一倍,模型的性能下降了。因此,我得出的结论是,多轮迭代可能不利于指令微调。我在1k的示例LIMA指令微调集中也观察到了同样的状况。模型性能的下降可能是由过拟合造成的,具体原因仍需进一步探索。
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
当计算预算低时,重复使用高质量数据更好;当不差钱时,使用大量数据更有利。对基础模型进行scaling是指使用更多数据、计算和参数进行预训练,简单来说就是「规模扩展」。虽然直接扩展模型规模看起来简单粗暴,但也确实为机器学习社区带来了不少表现卓越的模型。之前不少研究都认可扩大神经模型规模的做法,所谓量变引起...
揭秘英伟达A100、A800、H100、H800 GPU如何实现高性能大模型的...
大模型指具有巨大参数量的深度学习模型,如GPT-4。其通过在大规模数据集上进行训练,能够产生更加准确和有创造性的结果。大模型的内部运行原理包括输入数据的处理、多层神经网络计算和输出结果生成。这些模型通常由数十亿个参数组成,需要庞大的计算资源和高速的存储器来进行训练和推理。