12个必须了解的AI模型评估指标
以下是使用的公式:Gini=2*AUC–1基尼系数在60%以上就是一个好的模型。对于本例,我们得到的基尼系数为92.7%。2.8一致/不一致比率这又是任何分类预测问题最重要的评估指标之一。为了理解这一点,我们假设有3名学生今年有可能通过考试。以下是我们的预测:A–0.9B–0.5C–0.3现在想象一下。...
打开黑盒神经网络,港大推出全新“会说话”的推荐系统大模型XRec...
为此,我们采用了负对数似然(NegativeLogLikelihood,NLL)作为训练损失函数,具体公式如下:其中,N表示每个样本所需生成的解释数量,Ci代表每个解释中的字符数。和分别代表实际和预测的token。这种加权形式的损失函数,能够确保模型在优化预测准确性的同时,也能够关注生成解释的整体连贯性。通过按字符数进行归一化,...
如何用Wayne Whaley的相关性模型预测美股价格?
2024年3月23日,WayneWhaley利用相关性模型预测标普500指数在3月份最后一周(3月24日到3月31日)的走势。根据模型的反应,之前10个日历日(3月14日到3月24日)在预测3月份最后一周(3月24日到3月31日)时标普500指数的走势方面提供了不可思议的追踪性记录。标普500指数3月14日到3月24日期间的走势及其3月24日到...
基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现
为了更好地验证网络模型的有效性及准确性,将优化后的GA-BP神经网络交通流量预测模型,分别与传统的BP神经网络预测模型以及应用较为广泛的小波神经网络(WaveletNeuralNetwork,WNN)预测模型进行对比测试,测试结果如图7、图8、图9所示。各参数预测结果的误差评价指标值,如表4示。图7BP神经网络预测值对比图(测试数据...
理想汽车申请电池温度预测模型专利,提高模型构建速率,保证模型...
专利摘要显示,本公开提出了一种电池温度预测模型的确定方法、电池温度预测方法及设备,能够根据电池中目标电池模组的尺寸利用热量计算公式计算热量;然后将目标电池模组划分为多个部分,并计算每个部分的传热量,根据目标电池模组的热量和每个部分的传热量,利用温度计算公式计算每个部分的下一时间步长的温度值;再然后在下一时间...
...春意未至,现存房企压力几何-开发型房地产企业现金流预测模型研究
本模型预测2:以2023年9月房企财务数据为基础,并结合模型预测1的结果,预测房企2024年底经营性净现金流、投资性净现金流和筹资性净现金流情况,获取2024年底现金类资产(www.e993.com)2024年9月7日。对模型中涉及的需要对前三年(2020-2022年以及2021-2023年)数据进行加权平均的按照20%、30%和50%比例进行。现金类资产按照以下公式进行计算:...
...基于大井法和地下水模型系统数值模拟方法的某矿坑涌水量预测...
为解决预测值准确度不够的问题,运用大井法和地下水模型系统(groundwatermodelingsystem,GMS)数值模拟方法进行某矿坑涌水量双重预测对比分析。采用地下水动力学大井法的承压转无压公式得出最大降深平均涌水量为47948m3/d,最小降深平均涌水量为46501m3/d;使用GMS数值模拟软件得出矿坑平均涌水量为32000m3/d...
Punkhash朋克算力:NVIDIA GPU大模型全球算力供需深度分析与展望
对于参数量大于1万亿的模型,一般采用MOE架构,对公式进行了单独的微调。例如OPENAI的GPT4,参数量1.8万亿,训练数据量13万亿tokens,我们假设玩转万亿参数以上的这类大厂可以把GPU利用率提高到90%,如果训练目标是90天完成,则需要8000块H100,如果目标30天完成则需要24000多块H100。目前大家预测GPT5的模型参数量会...
大模型对齐阶段的Scaling Laws
如果有RLHF的scalinglaw,我们就可以预测模型真实的最优ckpt,适时停止训练,减少模型训练、评估成本。OpenAI这篇工作得到的结论则是:其中,和是通过RM算出来的。公式中的核心是RM尺寸和KL散度两个因素,有了这个公式之后,我们就可以:根据当前模型偏离的KL散度,来预测模型何时到达最高的真实分数,提升评估效率...
商汤科技联合创始人王晓刚:未来的智能汽车,大模型能够实现以视觉...
通用人工智能背后最主要的驱动力就是ScalingLaw,随着数据、模型,算力规模的提升,不断突破边界,OpenAI已经证实,能够通过非常精准的数学的公式,能够在七个不同数量级的尺度上准确地预测模型的性能,我们在开发大模型进行训练时,也是运用ScalingLaw,通过之前的试验科学,得到公式的拟合,就能非常高度地准确下一版的模型它...