传头部大厂AI模型被实习生入侵,一个多月训练成果原地踏步,损失超...
1、sleep是大模型训练中的训练策略,目的在于:缓解过拟合:通过在训练过程中周期性地停止对模型参数的更新,可以防止模型过度拟合训练数据,从而提高模型在未见过的数据上的泛化能力。加速收敛:在某些情况下,通过适当的睡眠设置,可以帮助模型跳出局部最优解,更快地收敛到全局最优解。节省计算资源。2、梯度指的是大模...
《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...
AI是技术,而非神话!
??缺乏人类直觉和判断力:大语言模型基于数据训练,缺乏人类的直觉和判断力,这使得它们在某些情况下无法做出合理的决策。??幻觉问题:大模型有时会出现幻觉现象,即生成与实际情况不符的内容,这可能是因为训练数据不足或过度拟合等原因。不过,很有意思的是,上面这些缺点,是由AI搜索引擎“秘塔”告诉我的。其实,...
斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws
作者绘制了不同模型大小的值的变化情况,从实验结果中可以看出,以DPO为代表的DAA算法存在明显的缩放定律行为,较弱的模型在简单长度特征上的推断程度比较强的模型高得多,例如上图中模型大小为2.8B的红色三角明显优于模型大小为6.9B的绿色叉号。基于这一结果,作者认为,在有限的模型容量下,无论是从模型能力还是从KL...
千万IP创科普丨时间序列+预训练大模型
Mixup是一种数据增强方案,用于缓解深度学习模型中的过度拟合和过拟合问题。现有工作已将Mixup扩展到时间序列领域,提出了TSMix。TSMix从训练数据集中随机采样k个特定长度的时间序列,对其进行缩放,并取其凸组合。组合权重从对称的Dirichlet分布中采样。TSMix通过混合来自不同时间序列的模式来增强数据的多样性。
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
意思是llama3.1的报告也作弊了呗一般这种大模型的技术报告我是都懒得看的(www.e993.com)2024年10月23日。一方面除了各种技术细节,很少有什么新东西或者思路流程。另一方面也是国内各种二道贩子的解读虽然质量低,但作为中文摘要看还是可以的,可以从中找到技术关键词直接看对应的原文。当然,根源在于我英语一般,读起来太慢了。相信很多小伙伴和我也差...
12个必须了解的AI模型评估指标
我们发现我们属于当前模型的优秀范围。但这可能只是过度拟合。在这种情况下,进行及时和超时验证变得非常重要。需要记住的要点:对于以类别作为输出的模型,将在ROC图中表示为单个点。此类模型无法相互比较,因为判断需要针对单个指标进行,而不是使用多个指标。例如,参数为(0.2,0.8)的模型和参数为(0.8,0.2)...
大模型的缺点及其解决途径
6、过拟合如果训练数据不够丰富或模型过于复杂,大模型可能会过度拟合训练数据,导致在新数据上的性能不佳。简言之,多模态大模型存在一些挑战和局限性,需要在实际应用中根据具体情况进行评估和处理。三、如何解决大模型的缺点为了解决这些大模型的缺点问题,可以采用人机环境生态系统智能的方法,将人类的智慧和判断力...
PaLM 2数学性能暴涨6%!DeepMind新作力证「合成数据」是通往AGI关键
研究人员怀疑性能倒退可能是由于过度拟合造成的。由于APPS数据集的大小约为MATH数据集的三分之一,因此受此问题的影响更大。如何影响pass@k和多数投票的性能?如下图所示,是PaLM-2-L预训练模型和用微调模型的Pass@K结果。对于固定数量的样本k,使用进行微调可以大大提高Pass@K的性能。
一个成功『量化研究团队』的构建启示录
过度拟合,回测吊炸天,实盘一般般;结合很多理论模型,但是也效果一般(主要是对市场没有吃透,不能把模型作为核心区做一些策略,要懂得结合市场做出一些调整和改进)。最终这个项目将会被叫停,原因想必大家都知道的。3、几十50个博士里面有5个人的策略可以用,那么老板也会很郁闷啊,项目也大概率叫停,这5个人可能也会...