AI产品经理必知的100个专业术语
过拟合发生在模型对训练数据过于敏感,以至于它无法很好地泛化到新的、未见过的数据上。可以通过正则化、早停等手段来缓解。10、欠拟合(Underfitting)欠拟合发生在模型过于简单,以至于无法捕捉数据中的模式。解决方法包括增加模型复杂度或特征工程。11、交叉验证(CrossValidation)交叉验证是一种评估模型性能的技术,通...
苹果发文质疑:大语言模型根本无法进行逻辑推理
基于GSM-Symbolic,他们从5个方面说明了为何他们认为大语言模型不具备形式推理能力:1.GSM8K的当前准确率并不可靠通过对多个开源模型(如Llama8B、Phi-3)和闭源模型(如GPT-4o和o1系列)的大规模评估,他们发现模型在GSM8K上的表现存在显著波动。例如,Llama8B的准确率在70%-80%之间波动,而...
智能时代特殊教育学科发展趋势
干预形式主要为虚拟游戏和人际互动,组织形式为“模仿+交互”,内容涉及“游戏中的模仿”“接触中的模仿”“社会/人际交往中的模仿”“话轮行为”“社会惯例的理解与应用”“学习新的交往方式”“听与口头表达能力”“提出问题/寻求帮助”等单元。游戏设置由易到难,由简单图形要素到丰富的社会化信息元素,同时根据年龄和...
AI搜索“懒人神器”,如何向谷歌和百度发起挑战?
2.以索引库的形式进行整合,构成侵权目前的AI搜索大多会将从内容平台抓取的内容以索引库的形式进行储存。当用户搜索时,再利用AI技术将实时结果和索引库内容整合在一起提供答案。这种提前储存的方式,侵犯了内容平台的信息网络传播权。3.技术原因导致过拟合问题,构成侵权在少部分情况下,AI模型会因为训练技术问题出现...
大模型在传统NLP任务的使用姿势探讨
根据上述的对比实验,可以看到当标注数据量比较充裕的时候,LLM即使经过微调、提示词精心设计等步骤后,整体的效果还是不如BERT模型的微调效果。除了上一小节提到的“LLM大模型的训练方式与BERT不同”的原因外,可能还有以下这个因素:BERT在数据量充足的条件下,能够充分“过拟合”下游任务信息,从而在任务上达到不错的效果...
探索AI Agent的认知架构及记忆的实现机制
2.参数形式:参数形式的记忆隐式地影响模型的??为(www.e993.com)2024年10月23日。微调微调能有效地将专业知识注??LLM,但可能导致过拟合,使LLM遗忘原本的知识。微调需要??量的训练数据,以及计算资源和时间消耗。微调也不能很好地处理与环境的动态交互,因此主要被应??于离线任务。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
32.过拟合Overfitting-过拟合发生在模型在训练数据上学得太好,以至于失去了泛化到未见数据的能力。33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
图5:神经网络在任意的遮挡样本上的输出可以用不同交互概念的效用之和来拟合,即我们可以构造出一个基于交互的logicalmodel,无论我们如何遮挡输入样本,哪怕穷举个输入单元上种完全不同的遮挡方式,这个logicalmodel依然可精确拟合模型在此输入样本在任意遮挡状态下的输出值。
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现很好,但在测试数据或新数据上表现较差的现象。过拟合通常发生在模型过于复杂或者训练数据过少的情况下,导致模型学习到了训练数据中的噪声或不重要的特征,而忽略了数据中的真实规律。这里需要举例说明自动驾驶场景中需要怎样才能进行有效的池化保留住最重要的主要特征数据。比如我们...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现很好,但在测试数据或新数据上表现较差的现象。过拟合通常发生在模型过于复杂或者训练数据过少的情况下,导致模型学习到了训练数据中的噪声或不重要的特征,而忽略了数据中的真实规律。这里需要举例说明自动驾驶场景中需要怎样才能进行有效的池化保留住最重要的主要特征数据。比如我们...