《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
当模型过于复杂、参数数量过多、学习能力太强时,容易出现模型对于训练集以外的数据泛化能力差,表现为过拟合。由于大多数机器学习模型并不是专门为金融时间序列开发的,这些模型在量化建模中的应用需要适时调整。所以将机器学习应用到量化投资领域时,在模型训练中如何预防和避免过拟合显得尤为重要,需要综合考虑预测精度、模...
草莓模型即将发布,如何参与新一轮 AI 上涨周期?|AGIX 投什么
这也意味着,第一个GPT-4.5的模型可能会在未来6到9个月内出现,有了Blackwell,有了下一代互联技术之后,集群规模可能可以扩张到30万张GPU。到那时我们甚至可能会看到GPT-5、5.5甚至6。一旦GenAI能够达到ASI水平,我们可能会去想,既然AI能够创造出比人类更优质的内容,内容的价值又何在?现...
量化交易是什么?量化交易有哪些优势和挑战?
如果数据不准确或不完整,可能会导致模型的偏差和错误的决策。模型的过度拟合也是常见的风险。如果模型过于适应历史数据,可能在面对新的市场情况时表现不佳。市场的极端情况和突发事件可能会超出量化模型的预测范围,导致损失。此外,量化交易需要高度的技术支持和专业知识,包括数学、统计学、编程等,对于普通投资者来说...
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...
如果你有另一个句子,比如“奶酪吃老鼠”,模型应该知道奶酪通常不吃老鼠,所以有一些语义知识,这比第一句话的可能性要小。这基本上是语言模型的高级版本。你可能在新闻中经常听到的一个词是生成模型。生成模型可以生成句子或一些数据。我们之所以说语言模型是生成模型,是因为一旦你有了一个分布模型,你就可以简单地从...
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
需要特别提及的是,模型在回测与实盘中表现不一致是投资领域中普遍存在的现象,并不都是过拟合导致的,还可能与以下因素有关:■数据偏差:回测时使用的历史数据可能与实际市场环境存在一定差异;■滑点和交易成本:实际交易中存在的滑点和交易成本都应在回测时进行预估;...
生成模型的流形、KL的正式严格定义
和p4变得不可区分这一结果的一个直接后果是,最大似然法在流形设置中是一个不适定的目标,因为它只是鼓励模型将质量集中在M周围,而不考虑其中的分布(www.e993.com)2024年10月23日。Loaiza-Ganem等人(2022a)因此将这种行为称为多种过度拟合。流形过拟合的几个后果值得讨论。㈠流形过拟合并不意味着模型密度在所有M上发散到无穷大;只要这些密度在...
疫情信息怎样影响疫情演化:一个计算实验模型
采用基于行动者的模型(ABM),制作包含病毒特征、疫情信息传播、封控措施和资源供应的模拟系统,本研究使用计算实验探索了疫情信息在不同系统条件下对疫情演化的影响。研究发现:(1)在缺乏其他干预措施的条件下,疫情信息单独便会对疫情后果有一定影响;(2)疫情信息与其他干预措施(如资源供应和封控规模)的交互作用对疫情控...
对话南洋理工大学安波教授:如何让大语言模型适应动态环境?
LLMs可能会传播其训练数据中的有害信息,如偏见、歧视和有害内容。它们还可能泄露训练数据中的私密和敏感信息,或生成误导性或虚假信息。随着这些Agent越来越多地融入我们的日常生活,任何未对齐的行为都可能导致不可预见的后果。因此,推动大语言模型对齐技术的研究和突破变得尤为重要。这包括开发新的算法和技术,例如...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...
大模型安全与对齐:复杂系统视角下的AI安全
尤其在复杂系统视角下,大模型正在展现出非线性的、远超预期的涌现能力,这是AI技术的新机遇,也是AI安全的新挑战。在此背景下,大模型安全与对齐得到广泛关注,这是一个致力于让AI造福人类,避免大模型失控或被滥用而导致灾难性后果的研究方向。研究领域:复杂系统,大模型安全与对齐,深度学习...