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
为了确定数据集的Scalinglaw,该研究者在不同大小的数据子集(100K、1M、5M、20M、50M、100Mtoken)上训练了几个不同大小(参数量为4.2M、8.8M、20.3M、59.0M、275.3M、1.4B)的模型,表6给出了其架构详情;然后他在所得损失结果上进行幂律拟合。大多数实验都是在4台有80GBVRAM的英伟达A100上...
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
在场景级的点云数据集中,例如户外自动驾驶场景,标注的实例通常是有限的。在这种情况下,GT-sampling成为一种简单而有效的数据增强方法。GT-sampling是指将带有标签的实例添加到训练数据集中的操作,如图5所示,标记的GT实例来自同一训练数据集或其他数据集。GT-sampling通常适用于场景级点云数据集,而通常不考虑实例级点...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
-在经济、气象等领域中的应用实例在经济领域,SARIMA模型广泛应用于销售预测、库存管理、旅游业需求分析等。例如,一家航空公司可能利用SARIMA模型预测不同季节的机票预订量,以便提前调整航班安排和定价策略。在气象领域,SARIMA可用于预测未来几个月的平均气温、降雨量等气候指标,帮助农业规划种植周期,或为能源部门提供供...
机器学习可重复性危机下,创建复杂数据系统的挑战
对于数据管道(datapipelines,指一组数据处理步骤所组成的过程,一般包括收集、清理、转化、储存、机器学习分析等,即数据流程或数据流水线)来说,最小可行产品通常被称为“钢线”(steelthread)[8],即构建稳定路径的初始阶段,之后可以逐步扩展以构建更完整的流程。通过有效利用反馈回路和重复测试,我们可以在不偏离已有...
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许多统计测试要求被测试的数据是平稳的。在非平稳数据集上使用某些统计数据可能会导致垃圾结果。作为一个例子,让我们通过我们的非平稳.htmlnp.meanplt.figureplt.plotplt.hlines计算的平均值将显示所有数据点的平均值,但对未来状态的任何预测都没有用。与任何特定时间相比,它毫无意义,因为它是不同时间的不...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
真正能帮合成数据提升可用性的,是更高的保真度和更强的泛化能力(www.e993.com)2024年8月6日。GAN、VAE和DiffusionModel等模型在自动驾驶仿真中的应用,已经证明了这一点;而当下广受追捧的NeRF技术,也需要保证泛化能力才有可能被广泛应用。当下大热的AI大模型能,也将在自动驾驶仿真中占有一席之地。事实上,AI大模型+NeRF的组合,被一些从业者视...
快手Agents系统、模型、数据全部开源
快手联合哈尔滨工业大学研发的「KwaiAgents」,使7B/13B模型也能达到超越GPT-3.5的效果,并且这些系统、模型、数据、评测都开源了!7B大小的模型也能玩转AIAgents了?近期,快手开源了「KwaiAgents」,问它周末滑雪问题,它不但帮你找到场地,连当天的天气都帮你考虑周到了。
全世界机器人共用一个大脑,谷歌DeepMind已经完成了第一步
在这种情况下,机器臂推理能力(例如推理出「之间」和「上面」的含义)来自于视觉语言模型训练中的全网数据,而将推理输出应用于机器人行为的能力(即使机器臂向正确方向移动的命令)来自RT-X对机器人数据的训练。下面的视频展示了一个评估实例,研究团队要求机器人执行一项未包含在训练数据中的任务。即使没有...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
LSTM引入了记忆单元(memorycell)来管理隐状态中记录的信息,通过几个门结构对其进行控制:输出门(outputgate)用来从单元中输出条目;输入门(inputgate)用于控制数据的读入;遗忘门(forgetgate)用于重置记忆单元的内容。这三种门结构相配合的机制可以决定什么时候该对隐状态输入的信息作记忆,什么时候忽略。同为...
全球生成式AI应用全景图:AI应用进入大爆发时代
AI组件层(AIStack)是AI生态的重要组成部分,为模型训练、数据整合、应用开发、应用部署等提供支撑,AI组件层的完善和产业分工细化,代表AI生态的逐渐成熟。AI组件层具体包括了模型训练、数据整合、应用开发、应用部署等几个关键环节,各环节均已经初步跑出了一系列组件工具,可预见随着各个头部工具厂商不断拓展自...