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...
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现过GSM8k问题,它们也能泛化到新的问题上;2)前沿模型的构建者可能对数据污染更为谨慎。虽然不能查看每个模型的训练集,也无法确定这些假设,但支持前者的一个证据是,MistralLarge是Mistral系列中唯一没有过拟...
模型篇P1:机器学习基本概念
交叉验证(CrossValidation)用来验证学习器性能的一种统计分析方法,基本思想是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同数据集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓“交叉”。交叉验证在很多教材和文章中概念有些乱。主要有三种说法:李航老师的《统计学习方法》中模型选择方法分为...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端观测所引起的,它们可以显著影响线性回归模型的拟合结果和假设检验的准确性。强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。对于异常值和强影响点,可以使用统计方法...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
常用的预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。预测类题目通过分析已有数据或现象,找出其内在发展规律,然后对未来情形做出预测的过程。根据已知条件和求解目的,往往将预测类问题分为:小样本内部预测,大样本内部预测,小样本未来预测,大...
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
改进(M-step):在第??步迭代中,该研究使用E-step中的新数据集来微调策略????。不同于Gulcehre的研究,他们微调基本预训练语言模型,以最大限度地减少特定于任务的过度拟合并最大限度地减少与基本模型的偏差。为了进行微调,该研究最小化奖励加权负对数似然损失...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
决策树剪枝的思想在决策树学习的过程中,为了尽可能将训练样本正确分类,结点划分过程会不断重复,训练集自身的某些特点可能被当做所有数据具备的一般性质从而导致“过拟合”(www.e993.com)2024年8月5日。决策树的分支越多多、层数越多、叶结点越多,越容易“过拟合”,从而导致模型泛化能力差。
你心目中TOP10的数模竞赛算法模型有哪些?
三大模型1.预测模型神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。应用领域:人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都...
KAN会引起大模型的范式转变吗?
另一个办法是,我们把这条曲线分成几段,每一段用一个低阶的多项式函数来拟合,然后再把这些函数平滑地连接起来。这些分段多项式函数只要在拼接点处满足一定的连续性条件,即可保证整个函数的光滑性。这就是B样条函数的基本思想。“先变后加”代替“先加后变”的设计,使得KAN的每一个连接都相当于一个“小型网络”...
李国杰院士谈大数据与计算模型:提倡百家争鸣,过早地锁定技术路线...
本文首先肯定了数据对于人工智能的基础性作用,指出合成数据将是未来数据的主要来源;然后回顾了计算模型的发展历程,重点介绍了神经网络模型与图灵模型的历史性竞争,指出了大模型的重要标志是机器涌现智能,强调大模型的本质是“压缩”,分析了大模型产生“幻觉”的原因;最后本文呼吁科技界在智能化科研中要重视大科学模型。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成,其输入和输出都是长度可变的序列。编码器-解码器(encoder-decoder)架构正是为了处理这种类型的输入和输出而设计的,是形成不同序列转换模型的基础,对语言模型的后续发展也起到了重要的作用。编码器-解码器架构主要由编码器(encoder)和解码器(decoder)两个...