大模型是否有推理能力?DeepMind数月前的论文让AI社区吵起来了
图3展示了对数据集和模型大小进行扩展的分析。对于较小的训练集大小(10k个游戏),较大的架构(≥7M)随着训练的进行开始过度拟合。当数据集大小增加到100k和1M场游戏时,这种影响会消失。结果还表明,随着数据集大小的增加,模型的最终准确率会提高(在模型大小之间保持一致)。同样,作者观察到架构大小增加...
如何有效运用期货技术分析?这些分析方法有哪些局限性?
技术分析主要包括以下几种方法:趋势分析:通过识别价格趋势(上升、下降或横盘)来预测未来价格走势。常用的工具包括移动平均线、趋势线和通道。形态分析:通过识别特定的价格形态(如头肩顶、双底等)来预测市场转折点。振荡指标:通过计算价格或交易量的振荡指标(如相对强弱指数RSI、随机指标KD等)来判断市场的超买或超卖...
大模型合成数据机理分析,人大刘勇团队:信息增益影响泛化能力
在实验的设置中,合成数据(黄色)的分布是对锚点数据(蓝色)观测的拟合和模拟,但由于GMM具体设置的差异,黄色椭圆最终无法完全覆盖蓝色椭圆,并且还覆盖了蓝色椭圆未覆盖的位置,这与之前的分析相符。2连接数据合成过程与模型的泛化能力对合成数据的生成过程的建模从分布的角度刻画了其本质特征。为了将这一特征与后...
《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
数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。(CIS)校对:刘榕枝...
【人工智能】较小的模型在高阶思维中是否经常遇到困难?
过度拟合基准:许多模型在GSM8K等既定基准上表现良好,但在处理修改或组合问题时却举步维艰。这表明模型可能过度拟合特定数据集,而不是学习广义推理技能。上下文干扰:当呈现不相关或额外的上下文时,LLM很容易分心。例如,即使模型正确解决了问题1,它们也常常无法在问题2中准确使用此信息,从而导致最终答案不正确...
十大券商策略:反弹几时有?磨底进程正提速
根据7-8月中高频数据,拟合Q3增速预计4.4-4.5%(www.e993.com)2024年10月23日。8月出口增速较高,年内出口继续乐观,预计在5%左右。但全球需求走弱态势不改,东盟出口下行或预示中期外需放缓压力逐步累积,传导到我国出口压力可能在明年初。国内宏观政策发力提振需求仍是当前政策的重要期待。
一篇文章系统看懂大模型
半监督学习:半监督学习结合少量标记数据和大量未标记数据进行训练。它利用未标记数据的丰富信息和少量标记数据的准确性来提高模型性能。常见的方法包括生成对抗网络(GANs)和自编码器。强化学习:强化学习是一种通过与环境交互,并基于奖励和惩罚机制来学习最优策略的方法。强化学习算法通过试错法来优化决策过程,以实现最大...
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化...
图1:销售额和营销支出的时间序列数据最简单的MMM方法是对营销渠道进行线性回归来拟合销售数据:然而我们知道还有其他变量可能影响销售,需要考虑是否将它们纳入模型。这些变量包括:季节性变量:销售通常呈现自然的季节性模式重大事件指标:如足球世界杯期间的销售增长...
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...
架构选择:尽管Transformer是当前LLM的主流架构,但实际上,训练算法、数据、评估和系统才是构建高效LLM的核心关注点。自回归语言模型:LLM主要通过自回归方式生成文本,通过预测下一个单词的概率来逐步生成整个句子。标记化:标记化过程是LLM的重要环节之一,标记器将文本转换为模型可以处理的标记(tokens),而标记器的选择和...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
DwarkeshPatel:也就是说新功能解锁的关键点在于模型将能够长时间连续执行任务,比如说写很多个文件代码,这个过程中会发生哪些变化?JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在...