《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘...
《微观量化百问》第十二期丨金融数据的复杂性及数据处理的重要性
一般而言,量化投资可粗略分为六个环节:收集数据、数据清洗、特征提取、模型开发、组合优化、交易执行。数据收集和处理是量化投资中必不可少的环节,理解金融数据的复杂性及数据处理的重要性,对认识量化投资具有重要意义。Q45:如何理解金融数据的复杂性,它有哪些主要特点?(一)低信噪比金融数据中噪音比例高,提取有效...
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
一是根据数据量选择适合的层数和神经元个数以防止过拟合;二是模型激活函数根据任务性质选择了Sigmoid非线性函数,解决了阶跃函数在0点无偏导数的问题;三是在目标函数中加入了正则项,以提高数值稳定性和模型的泛化能力。训练过程中,本文首先尝试了不同的模型参数的初始化方法,发现区别不大,选择比较常见的对称区间均匀...
大模型是怎么训练的?有哪些步骤和难点?
数据清洗:去除噪声数据(如无用或错误的数据)。标准化:统一数据的格式和结构,使其符合训练的要求,现在比较常用的数据格式json格式。文本预处理:针对文本数据的操作,如分词(将文本划分为单词或短语)、去除停用词(如"的"、"是"等无意义词)、编码(将文本转换为计算机能理解的数字形式)。此外,数据的多样性...
十大券商策略:反弹几时有?磨底进程正提速
东吴证券:强势板块轮动的信号意义除了强势板块补跌外,许多特征亦表明市场已处于底部区间。“地量见地价”,A股市场交投活跃度已经回落至历史低位区间;全A正经历盈利底部,而股价的底部往往会领先盈利底。多个迹象表明,指数已经处于底部超跌状态,短期可能迎来反弹。中长期随着稳增长政策发力,经济复苏斜率上修,A股有望进入新...
证券分析师的第三堂课:如何搭建财务模型
(四)有依据的估计和拟合:这是整个财务模型中最重要和最有价值的部分,言之有理即可(www.e993.com)2024年10月23日。举两个例子:腾讯视频:社交网络收入中有一部分腾讯会员服务收入,每期财报腾讯会披露视频业务付费会员数,由于优惠等原因,我们无法拿售价来估计月ARPU值,我们采用爱奇艺月ARPU值作为参考,从而估计每一期腾讯视频的会员服务业务收入。
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
监督微调(SFT):通过少量高质量的人类标注数据进行微调,使得模型能够生成更符合人类期望的答案。强化学习与人类反馈:通过让模型根据人类的反馈进行强化学习(RLHF),使得模型不仅能生成合理的答案,还能最大化人类的满意度。系统优化与未来展望系统瓶颈与优化:GPU的计算速度虽快,但内存和通信速度的瓶颈限制了模型的效率...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
然后,他为每个数据集都拟合了一个Scalinglaw,发现Scalinglaw的参数会随句法复杂度而有意义地变化。遵循之前有关形式语法的熵的研究,对于复杂度度量,他使用的是数据集中每个token序列的可压缩率(compressibility)中值,这能通过gzip轻松计算出来。
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
指令型模型中的一些任务,比如「completethistext,butinaniceorhelpfulway(以友好和能有帮助的方式补全这段文本)」本身的描述是不够明确清晰的,这会让模型难以执行,也增加了数据标注者的困难。而chat模型则更加直观,人们对于一个能给我们帮助的bot该具备哪些行为特点有自然的预期,也会让chat模型...
【睿见】胡泳等 | 大语言模型“数据为王”:训练数据的价值、迷思...
由于深度神经网络通常具有大量的参数,在没有足够训练数据的情况下,它们容易出现过度拟合(overfitting)的问题,因此泛化(generalization)能力较差。基于这一挑战,自深度神经网络发展伊始,开发者就致力于构建数量庞大且质量较高的数据集。这一传统也延续到今天在深度学习框架之下发展出的大语言模型,可以说,训练数据是大语言...