随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
其中之一导致概率分布的平衡,另一部分导致在常数势能函数的表面上的循环运动。它们共同在固定点附近提供了类似于玻尔兹曼概率分布以及携带通量的稳态,而没有详细平衡。这种方法已应用于许多实际系统[20–22],特别是用于生物研究的复杂网络[23]。在我们的方法中,动态的协方差矩阵实际上与随机势能的能量矩阵U成反比。这...
揭开OpenAI草莓模型神秘面纱——重塑大语言模型的逻辑能力
由于引入了推理,这种方法减轻了微调早期的分布偏移。3.优化推理生成:优化推理生成参数(开始/结束token和语言模型权重),以增加使未来文本更可能的推理的概率,使用REINFORCE算法为推理提供学习信号,基于其对未来token预测的影响来调整推理。为了减少方差,应用教师强制技巧,将预测不仅是思考后的token而且是后续token的概率包含...
MoE++: 颜水成团队与北大袁粒团队推出新一代MoE架构,专家推理速度...
因此,路由分数残差有助于在MoE++中实现异构专家架构的稳定路由。图4丨路由分数残差对路由分数分布的影响(3)更低的计算复杂度。如下表所示,MoE++具有比普通MoE更低的理论计算复杂度。实验结果从0.6B的参数量逐渐扩展到7B参数量的大量实验结果表明,MoE++方法明显优于普通MoE方法。与相同大小的普通MoE模型相比,...
颜水成袁粒提出新一代MoE架构:专家吞吐速度最高提升2.1倍!
因此,路由分数残差有助于在MoE++中实现异构专家架构的稳定路由。△图4:路由分数残差对路由分数分布的影响最后是更低的计算复杂度。如下表所示,MoE++具有比普通MoE更低的理论计算复杂度。从0.6B的参数量逐渐扩展到7B参数量的大量实验结果表明,MoE++方法明显优于普通MoE方法。与相同大小的普通MoE模型相比,MoE++...
分治预测编码:一种结构化贝叶斯推理算法2408
最近关于PC的工作通过允许用样本近似非高斯能量函数来解决这一问题[Pinchetti等人,2022]。其次,后验的拉普拉斯近似仅推断每个潜在变量的最大后验(MAP)估计和高斯协方差,导致PC无法捕获多模态或相关分布。第三,这种对后验分布的宽松近似导致生成模型参数的更新不准确且方差较高。
用AI给化石“算命”,发现长这样的动物最容易灭绝
DeepMorph对数据的分析过程与离散特征分析较为相似,主要用以下三个分析手段来推测灭绝事件对形态的选择性:1.范围总和(www.e993.com)2024年10月23日。(SOR,数据所占的所有范围,以形态最特别的确定;如外壳最光滑的为0,最粗糙的为10,范围即为0-10)2.方差总和。(SOV,每个数据与平均值的方差之和,表示数据多样性大小)...
苹果发文质疑:大语言模型根本无法进行逻辑推理
图|增加条款数量对性能的影响:随着GSM-M1→GSM-Symb→GSM-P1→GSM-P2的难度增加,性能分布向左移动(即准确性下降),方差增加。结果发现,随着问题难度的增加(GSM-M1→GSM-Symb→GSM-P1→GSM-P2),模型的表现不仅下降显著,且表现波动也变得更加剧烈。面对更复杂的问题时,模型的推理能力变得更加不可靠。
大模型“强崩溃”,Meta新作:合成数据有“剧毒”,1%即成LLM杀手
这里,数据分布的特征可以在??^d×??上给出,即P_k=P_{Σ_k,w_k^??,σ_k^2}:其中,每个Σ_k都是一个d×d的正定协方差矩阵,捕获输入特征向量x的内在变化;σ_k控制每种分布中标签噪声的水平。为了简洁起见,我们将对w_k^??做出以下先验假设(对于某些d×d正半定矩阵Γ和Δ):-真实标签:w_...
【前沿进展】Nature|“睡得不好,记得不牢”的神经电生理机制
图2d显示,在SD期间,PNs的放电率分布偏离了对数正态分布,而在NSD期间则没有出现这种偏离。这表明SD会改变PNs的放电模式。图2e揭示,在SD期间,PNs的放电率方差更大,表明放电率的分散程度更高。图2f表明,在波纹(ripples)期间,PNs的放电率在NSD期间下降,但在SD期间保持稳定。
时间序列结构变化分析:Python实现时间序列变化点检测
时间序列常常受到结构变化的影响,这些变化会显著改变序列的统计分布特性。结构变化可能发生在均值或方差上,并且可能是永久性的或暂时性的。准确识别变化的性质对于选择适当的处理方法至关重要。现代统计和机器学习提供了多种变化点检测方法,如CUSUM和PELT算法。这些方法在kats和ruptures等Python库中都有实现,为实践应用...