江西铜锐申请基于多源数据的浮选回收率预测专利,能提高预测结果...
能够直接确定每个缓存子序列中的最后一个目标数据为动态目标数据,并且通过考虑时间标签与第一目标数据的时间节点、第二目标数据的时间节点的时间跨度进行预测与时间标签相对应的预测数据,能够较为有效地提高预测数据的准确度,以及通过实际结果对预测结果进行拟合
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
我们继续研究,把指令型数据(通常用来训练AI执行特定的任务)和聊天数据(更侧重于模拟人类间自然对话的数据)混合在一起,希望能够结合这两个东西的优点,创造出一个既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。但从结果看来说,显然是chat模型使用起来更简单,它能够更好地了解并处理自己的潜在局限性,这是我在开发过程...
minitab子组大小什么意思
在Minitab中,子组大小是指在进行统计分析时,被划分为较小群体(子组)的数据点的数量。这些子组通常用于进一步研究总体数据中的特定趋势或模式。例如,在回归分析中,子组大小可以影响拟合模型的准确性和估计参数的精度。因此,选择合适的子组大小对于进行有效的数据分析至关重要。子组大小的大小会影响数据分析的可靠性...
沪市上市公司公告(9月19日)
回购股份将用于维护公司价值及股东权益,预计回购股份数量为273.82万股至410.73万股,占总股本比例1.04%至1.56%。宝钢股份上半年度拟每股派0.11元9月25日除权除息宝钢股份(600019)公告,公司上半年度拟按照每股现金红利人民币0.11元(含税)进行派发,股权登记日2024年9月24日,除权除息日2024年9月25日。“国家队”...
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
正则化就是把额外的约束或者惩罚项加到已有模型(损失函数)上,以防止过拟合并提高泛化能力。损失函数由原来的E(X,Y)变为E(X,Y)+alpha||w||,w是模型系数组成的向量(有些地方也叫参数parameter,coefficients),||·||一般是L1或者L2范数,alpha是一个可调的参数,控制着正则化的强度。当用在线性模型上时,L1正则...
董明非|体育数据权益的主体与客体
在体育行业,这类数据产品普遍存在,比如数据处理者在合法采集或者获取运动员个人数据后,通过数据拟合、模拟运算等环节生产出“预测性数据”,可以对运动员的健康状况进行判断,这类数据产品也被称为“衍生性运动数据”(www.e993.com)2024年10月23日。这一类体育数据不属于原始数据,其作为一种数据权益的财产属性十分突出,应被归入赛事组织者或运动...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
??车端算力不足。当前的车端算力尚无法支持大的世界模型运行,至于后续是否可通过蒸馏或者其他降秩的方式在保持对真实世界理解的能力下最大程度地裁剪模型,还需要等待端侧硬件算力的持续迭代。??网络带宽不足。世界模型涉及到的数据量非常大,而当前的网络带宽尚无法满足大规模数据实时传输的需求。
流感高峰何时到来?什么预防方法有效?数学模型来预测
拟合是利用数学模型对现实疫情进行模拟,将模型计算数据与现实疫情数据进行匹配,并得出当前流感的传播能力。拟合方法:基于流感传播仓室图建立微分方程,微分方程求解方法采用四阶龙格库塔法,容忍度为0.001。采用残差平方和最小二乘法对传播系数进行估计。经模型预测,长沙市流感可能在12月底至1月初出现流行高峰,预计于202...
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
假设有N个输入数据x和对应的输出数据y。为简单起见我们对输入数据x应用归一化进行预处理,这意味着x的平均值为0。如果x和y的关系如下,f服从高斯过程。所以输出y遵循以下多元高斯分布。在拟合过程中,只需要通过核函数计算协方差矩阵,输出y分布的参数被确定为恰好为1。除了核函数的超参数外,高斯过程没有训练...
开源模型进展盘点:最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多...
这里,分布外数据的意思是LLM之前训练所用的指令数据(使用监督式微调)不同于DPO所用的偏好数据。举个例子,一个LLM首先在常用的Alpaca数据集上训练完成,之后再在另一个带有偏好标签的数据集上通过DPO进行微调。(为了提升在分布外数据上的DPO表现,一种方法是在DPO微调之前,添加一轮在偏好数据集...