TACO:开源最大规模、面向复杂任务的代码生成训练数据集与评测基准
规模更大:TACO包括训练集(25443道题目)和测试集(1000道题目),是当前规模最大的代码生成数据集。质量更高:TACO数据集中的每个题目都尽可能匹配多样化的解题答案,答案规模高达155万条,确保训练时模型不易过拟合以及评测结果的有效性。提供细粒度标签:TACO数据集中每个题目均包含任务主题、算法、技能及难度等细粒...
迈向多语言医疗大模型:大规模预训练语料,开源模型与全面基准测试
图B展示了自动指标和人类评估之间的相关性,其中k代表拟合直线的斜率,t代表坎德尔相关系数。公开英文评测基准模型测评为了在英语基准测试上与现有的大型语言模型进行公平比较,研究团队还基于MMed-Llama3基座模型进行英文指令微调(数据集来自PMC-LLaMA)。常用的医疗多项选择问答基准测试有四个,分别是MedQ...
全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队
迭代:重复这一过程,且每次获得一个新的数据集,都从原始的模型开始进行Fine-tune从而防止过拟合。2)创新点迭代引导:STaR不需要构建大规模的推理链数据集,而是通过少量示例引导LLM生成自身的推理链,实现自我提升。Rationalization技术:STaR引入了Rationalization技术,通过提供正确答案作为提示,帮助LLM生成...
如何微调(Fine-tuning)大语言模型?
虽然这种方法能获得最佳性能,但它需要大量计算资源和存储空间,并且在数据较少的情况下容易导致过拟合。相比之下,部分微调(PartialFine-Tuning)仅更新模型的部分参数,其他参数保持冻结。这种方法减少了计算和存储成本,同时降低了过拟合的风险,适合数据较少的任务,但在任务复杂度较高时可能无法充分发挥模型的潜力。??...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(5)过拟合:过拟合就像是我们在学习的时候,把课本上的每一个字都背下来了,但是却没有真正理解其中的意思。在决策树回归中,如果树长得太茂盛了,它就会记住训练数据中的每一个细节,甚至是噪声,这样在新的数据上它就会表现得不好了。为了防止过拟合,我们可以通过剪枝来简化决策树。
“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理
维数诅咒、过拟合和奥卡姆剃刀原理维数诅咒与过拟合原理密切相关(www.e993.com)2024年10月23日。由于空间体积随维度呈指数增长,我们需要非常大的数据集来充分捕捉和建模高维模式。更糟糕的是:为了克服这一限制,我们需要的样本数量也需要随着维度指数增长。这种特征众多但数据点相对较少的情况,特别容易发生过拟合。
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
数据集纯度:当一个节点中的数据已经足够纯净(如所有样本都属于同一个类别)时,可以停止分裂。决定何时停止分裂是防止过拟合、提高模型泛化能力的关键步骤。过早停止可能导致欠拟合,而过迟停止则可能导致过拟合,因此需要在两者之间找到平衡。3决策树在量化投资上的应用...
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...
领域模型生产指南|灵活性_新浪新闻
这里列出了两个数据集:第一个数据集的目标是调整格式:问Java线程是什么,用滴普大模型生成了回答,这个回答看上去是比较完整的。如果客户有个需求是给出一些定义而非代码,那么就需要去微调模型的输出。需要通过这类数据得到下面关于“Java线程是什么?”的一句话定义。
华为天才少年、百万年薪、清华大学生谢凌曦分享--万字长文
也就是说,对于NLP来说,过拟合已经不再是一个问题,因为预训练数据集配合小型prompt已经足以表征整个语义空间的分布。但是,CV领域还没有做到这一点,因此还需要考虑域迁移,而域迁移的核心在于避免过拟合。也就是说,在接下来2-3年,CV和NLP的研究重心会有很大的差异,因而将任何一个方向的思维模式生搬硬套在另一个...