跑步中的“过拟合”:跑步训练中你被自己“骗”了吗?
在跑步训练中,“过拟合”指的是你将过于关注细节,而忽略了整体的训练目标。例如,你可能只专注于提高配速,却忽略了力量训练的重要性;你可能过度追求高强度训练,却忽视了休息和恢复的必要性;你可能为了追求更好的装备,却忽略了自身的训练计划和执行力。跑步训练中的“过拟合”表现过度追求速度和配速:你总是想跑...
两场比赛中AlphaGo表现出了哪些计算和智能
AlphaGo的特点是:开局和中局依靠人类的棋盘学习棋感(可以理解为背棋盘,不过比死记硬背好一点,有一定的泛化能力),然后残局的计算能力碾压人类,就好像以前的李昌镐,前面看不出什么好来,但官子你就是下不过他,没办法,不服不行。三、在比赛前,很多人都判断AlphaGo会输,这种判断偏差在哪里?之前我们都太多关注AlphaGo...
明汯投资:数据的数量和质量将直接影响组合表现
对于量化投资而言,数据的数量和质量将直接影响最终投资组合表现。基于金融数据的特征,明汯投资总经理裘慧明曾表示,金融数据有低信噪比的特点,而且数据量相对其他领域不算很多,量化投资在模型开发和调校时尤其强调避免过拟合,还要避免未来信息的引入并合理评估历史回测。需要注意的是,用大量数据训练简单模型可能导致高偏差或...
终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
结论2:其他模型,尤其是前沿模型,没有表现出过拟合的迹象许多模型在所有性能区域都显示出很小的过拟合迹象,特别是包括专有MistralLarge在内的所有前沿或接近前沿的模型,在GSM8k和GSM1k上的表现似乎相似。对此,研究者提出了两个可能的假设:1)前沿模型具有足够先进的推理能力,因此即使它们的训练集中已经出...
Review:构建有表现力且易处理的概率生成模型
[Shihetal.,2021]提出了使用神经网络来使PC对过拟合具有鲁棒性。他们将PC的求和节点权重划分为多个部分,为每个部分学习了一个较低维度的嵌入,并使用小型神经网络将嵌入映射到PC的参数。这可以看作是一种软权重共享机制,其中多个参数由单个神经网络生成。由此产生的PC具有较少的自由度和更好的泛化能力。[Shao...
“稚晖君” 停更这一年:想赢下人形机器人,要像运营大公司那样去创业
《晚点》:你们说今年就会卖出300台机器人(www.e993.com)2024年9月9日。200台有腿,100台靠轮子移动。更具体来说,他们会做什么工作?彭志辉:卖的主要是远征系列,灵犀系列不卖,都开源。远征系列里,双足(人形机器人)的可靠性和自由度还要进一步迭代,现在更适合做一些体现人机交互能力的场景,主要是服务业。比如我们发布会上展示的汽车门店...
人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”
*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。往往我们希望学得的模型能够好地认识新的草莓,这种能力被称为“泛化”(Generalization)。
OpenAI风波背后神秘项目Q-star浮出水面 谁打开了大模型的潘多拉...
如下图所示,OpenAI通过研究证明,当我们增加参数规模、数据集规模和延长模型训练时间,大语言建模的性能就会提高。并且,如果独立进行,不受其他两个因素影响时,大模型性能与每个单独的因素都有一个幂律关系,体现为TestLoss的降低,也就是模型性能提升。当我们独立增加参数规模、数据集规模和延长模型训练时间,大语言建模...
寒武纪专家交流纪要
现在已经测完了海光的K100-AI,按照我们的测试指标来说,海光在K100-AI这边做一些定向的调优,在大尺寸模型的推理层面,70B的Llama做推理的性能表现是超预期的。590一定会买。910C和XX应该也会有采购量。海光的E100个人认为也是值得期待的,但市场上传闻可以跟H100做对比的话应该是做不到的,可能会比910B强一点,毕竟...
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
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。在更多层中使用LoRA下表显示了LoRA仅对选定矩阵(即每个Transformer中的Key和Value矩阵)起效的实验。此外,我们还可以在查询权重...