...的理解力、孩子看到的视觉信息量媲美大模型全网文本训练数据量
一些估计认为是每秒三个比特。这并不重要,这是一个数量级的问题。因此,这个数据量大约是10的14次方字节,与大型语言模型的数量级大致相同。所以,四年内,一个孩子看到的视觉数据或数据量与在整个公开可用的互联网文本上训练的最大型语言模型一样多。这告诉我们很多事情。首先,这告诉我们,仅仅通过文本训练,我们永远不...
协整在统计分析中代表什么?它对经济数据研究有何帮助?
协整在统计分析中的含义及对经济数据研究的助力在统计分析领域,协整(Cointegration)是一个重要的概念。简单来说,协整是指两个或多个非平稳时间序列的线性组合是平稳的。非平稳时间序列意味着其统计特性,如均值、方差等会随时间变化而变化。而协整关系的存在表明,尽管这些单个序列自身不平稳,但它们之间存在着某种长期...
科创50本周涨幅超14%排历史第三,合合信息IPO上市
数据来源:Wind,科创板研究中心,星矿数据如上图所示,本周科创板内部呈现普涨,各板块间涨跌幅方差较小,新材料居前,高端装备居末。3、权重股表现:数据来源:Wind,科创板研究中心,星矿数据上图是本周科创板前十大权重公司呈现普涨,联影医疗涨21.14%居前,百济神州-U涨5.10%居末。4、涨跌幅榜:数据来源:Wi...
初中数学7-9年级28个高频考点及60个易错点解析!数学提分必备!
易错点4:极差、方差的概念理解不清晰,从而不能正确求出一组数据的极差、方差。易错点5:概率与频率的意义理解不清晰,不能正确的求出事件的概率。易错点6:平均数、加权平均数、方差公式,扇形统计图的圆心角与频率之间的关系,频数、频率、总数之间的关系。加权平均数的权可以是数据、比分、百分数还可以是概率(或...
苹果一篇论文得罪大模型圈?Transformer不会推理,只是高级模式匹配...
他们引入了GSM-Symbolic的三个新变体:删除一个分句(GSM-M1),增加一个分句(GSM-P1)或增加两个分句(GSM-P2)。果然,当模型面对的题目变难时,例如题目从「打电话每分钟10分钱,打60分钟多少钱?」变为「打电话前10分钟每分钟10分钱,之后每分钟8分钱,如此打60分钟电话费多钱?」,大模型回答的准确性降低,方差变大...
何恺明新作出炉!异构预训练Transformer颠覆本体视觉学习范式,AI...
另一个观察结果是,使用分布式方法,在每个训练批中聚合尽可能更多的数据集,用更大的批大小来弥补异构训练中的较大方差(www.e993.com)2024年10月23日。模型缩放如图7所示,固定数据集和轨迹数量,沿着模型大小(从1M到1B)进行缩放,并逐渐将批大小从256增加到2048(模型大小每增加一倍),并使用具有170k轨迹的更大数据集。可以观察到,当我们扩展...
训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景?
3.数据划分与比例不同通常情况下,数据集会通过随机抽样、分层抽样、时间序列抽样等方式,按照不同比例划分为训练集、验证集和测试集,三者之间不能有交集。训练集:占比约60%~80%训练集作为模型学习的主要来源,需要占据较大的比例,以确保模型有足够的数据来捕捉到数据中的模式和规律。
洪灝:三四季度交替时,可能看到一波非常好的行情
也就是说,中国的上游的通胀周期领先美国的下游的通胀周期大概3到6个月。所以当我看到中国10年国债收益率不断创新低,中国的生产者通胀在底部徘徊的时候,我也知道未来的3到6个月,美国的通胀也上不去。就这么简单,因为谁让他们买我们中国的东西呢?我们中国的东西越来越便宜,因此传导到美国,美国的消费者要付的价格...
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
为了方便演示,将使用Kaggle的小时能耗数据。该数据集与PJM小时能源消耗数据有关,PJM是美国的一个区域输电组织,为几个州提供电力。每小时的电力消耗数据来自PJM的网站,单位是兆瓦。我在本文中我们将EDA总结为六个步骤:描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解、滞后分析。
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
从右图中,可以看出数据分布情况,大致可以分为三个阶段(分布),分别具有不同的均值和方差,这可能对最后的预测结果造成过拟合的影响。因此,按右图利用时间滑动窗口技术将数据集划分为训练集和测试集,以便尽可能减小分布差异带来的影响,当进行训练时我们也可以对数据进行归一化处理,进一步减小影响,还能加快模型收敛速度。