《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
结果表明应用SAM优化器能显著提升模型预测因子的多头端收益,且基于各类SAM模型构建的指数增强组合业绩均显著优于基线模型。其中,GSAM模型在三组指数增强组合上均取得良好表现,沪深300、中证500和中证1000增强组合年化超额收益分别为10.9%、15.1%和23.1%,信息比率分别为1.87、2.26和3.12,显著优于基线模型,而ASAM模型2024...
人工智能大模型助力营销效果评估的优化之道
模型选择和调优的主要目的是:选择合适的模型类型和算法;确定模型的超参数和初始化值;优化模型的损失函数和优化器;监控模型的训练过程和结果。模型选择和调优的主要步骤是:模型定义、模型编译、模型训练、模型验证。模型定义:模型定义是确定模型的结构和参数的过程,我们需要根据数据的特征和标签,以及营销效果评估的目标和...
景联文技术洞察专栏:LLM领域研究与实践
强调数据多样性和质量的重要性,介绍利用GPT4生产数据、特殊token标记和复杂指令处理等技术,通过实战经验和案例分析,提出夹逼准则和人机结合评估策略,旨在优化模型性能和解决过拟合问题。SFT主要通过标注数据来引导模型遵循指令。SFT过程中的关键在于使用特殊的标记来定义对话角色。SFT面临的挑战包括模型生成速度与生成token数...
银江技术取得交通预警专利,能够在保证模型精度的前提下,减少输入...
本发明提供的方案能够在保证模型精度的前提下,减少输入样本量,降低训练压力,减小过拟合的技术效果。
Scaling Laws with Vocabulary:通过调整词汇表大小优化大语言模型...
实验验证:论文中通过实验验证了优化词汇表大小的效果(www.e993.com)2024年10月23日。例如,在相同的FLOPs预算下,将常用的32K词汇表大小增加到43K,可以将ARC-Challenge任务的性能从29.1%提升到32.0%。这证明了通过调整词汇表大小能够实现性能的显著提升。这些结果强调了在设计和训练大语言模型时,需要将词汇表大小作为一个重要的考虑因素,与模型的其他...
...上海交大联合上海AI Lab发布FSFP,有效优化蛋白质预训练模型
(learningtorank,LTR)和参数高效微调(parameter-efficientfine-tuning,PEFT),开发了一种能在数据极度匮乏的情况下,有效优化蛋白质语言模型的训练策略FSFP,可用于蛋白质适配性的小样本学习,在使用极少湿实验数据的情况下,极大地提高传统蛋白质预训练大模型在突变-性质预测的效果,在实际应用中也显示出了巨大...
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
在深度学习中,超参数的选择对模型的训练和泛化性能有很大的影响——如果超参数过大,可能会导致模型过拟合,因此需要根据数据集和模型结构进行调整。这里的超参数是指那些需要手动设置的参数,这些参数不能直接从数据中学习得到,而需要通过持续调整和优化参数来得到最优的模型。
一文看遍AI行业大模型
通用大模型与行业/机构具体需求间存在差距,行业大模型以其诸多优势(见图1),成为弥合差距的必然产物,有效支持各行各业加速落地大模型应用。一是高性价比,行业大模型能在较小参数量模型基础上,通过相对低成本地再训练或精调,达到较好性能效果。十亿??百亿级参数量的行业大模型是目前主流选择,相比通用大模型动辄千...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
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,可以使用统计方法进行检测和处理,如绘制残差图、使用统计检验等。异方差:异方差通常发生在最大和最小观测值之间有很大范围的数据集中,或当模...