昆仑万维与北大推出新一代MoE架构,专家吞吐速度最高提升2.1倍
图3丨在MoE++中不同Token所需要的平均FFN专家数量(2)稳定的路由。MoE++将前一层的路由分数合并到当前层的专家选择中。这些路由分数残差使每个Token在选择专家时考虑其先前的路由路径。如图4所示,路由分数残差有效地建立了不同MoE++层之间的联系,减小了路由分数的方差。同时,路由分数残差不改变路由分数的均值和取值...
【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
一般来说,可以通过自相关图和偏自相关图来确定ARMA模型中的p和q参数大小。从上图可以看到,当阶数增大时,自相关系数和偏自相关系数迅速减小至接近0,并在横轴附近小幅波动,表现出截尾特性,但无法准确确定对应的阶数。因此,我们采用另一种常见方法——信息准则,通过AIC信息准则最终确定ARMA模型参数为(5,3)。接着...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
左图是残差直方图,从图上可以发现,所有点基本上是随机地分散在0周围,密度曲线近似为正态分布。右边是正态pp图,其意义与左边类似;表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线;拟合效果图形展示以原始数据作为x轴,回归拟合值为轴作图,在xy面上的点用直线连接见图。原始图和拟...
ChatGPT 负责人:GPT-4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期...
假如我们当时开放了GPT-3.5的finetune服务,别人或许能够做出来一个与ChatGPT相当接近的产品,但这不是说仅仅通过一轮完全基于人工合成数据的finetune就能达到这样的效果,而是需要进行多轮的迭代。如果没有进行过我们所做的RL,那可能需要采用一种迭代的监督式微调的方法,在这种方式下需要人工编辑模型生成...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
1)我们通过有限的训练样本得到的估计值;2)计算的标准误差(用残差标准误差代替);3)用下面的公式计算相应的统计量(t-statistics),这个公式表示了与的差值有多少倍标准误差。这个统计量的值越大,表示离越远,又因为是对的估计(说白了,就是把看做),所以就越不可能为;...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
残差连接通过直接将输入信息与输出信息相加,将原始输入作为跳跃连接传递给后续层次,从而绕过了大部分的权重矩阵和激活函数(www.e993.com)2024年10月23日。这种直接传递保持了梯度的相对大小,减少了梯度消失的风险。残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合相比于直接映射更容易优化,训练难度更低,这就代表着能够设计层次更深、更...
腾讯AI Lab联合清华、港中文,万字解读图深度学习历史、最新进展与...
为了有效地评估GNN的表达能力,首先需要定义评估标准。目前来说,可通过三种典型任务来进行评估:图同构、函数近似和图检测/优化/评估。对于图同构任务,GNN的目标是确定任意给定的两个图是否同构。这是一个很重要的任务。对于图分类任务而言,如果两个图是同构的,则GNN需要为这两个图输出同样的标签。
RoR(ResNet of ResNet) - 用于图像分类的多级残差网络
RoR-3-164:通过将RoR应用于164层原始ResNet,(+SD表示使用随机深度,以减少过度拟合),分别获得CIFAR-10和CIFAR-100数据集的4.86%和22.47%测试错误率。(164是模型深度。)Pre-RoR-3-164+SD:通过用Pre-ResNet替换原始残差模块的RoR模型,分别获得CIFAR-10和CIFAR-100数据集的4.51%和21.94%测试错误率。
教会你使用AI绘画利器Stable Diffusion_腾讯新闻
首先不同模型所生成的图风格是会完全不一样的,在C站上可以直接下载模型。用户只需要把格式的模型下载下来并放到这个路径下就可以直接使用。在WebUI界面左上角既可以选择模型:我将其按风格分成两大类:偏二次元风格和偏写实风格。下面我们分别以“CallofDuty”作为prompt,看一些不同模型生成图片的效...
收藏| 机器学习、深度学习面试知识点汇总
感知机里面没有这一考虑,只根据符号来判断。而SVM更进一步,在参数的求解过程中,便舍弃了距离决策边界过远的点。LR和感知机都很容易过拟合,只有SVM加入了L2范数之后的结构化风险最小化策略才解决了过拟合的问题。总结之:感知机前后都没有引入与超平面“距离”的概念,它只关心是否在超平面的一侧;...