一篇文章系统看懂大模型
预训练Pre-training:表示在大量数据集上训练模型的过程,预训练的数据集通常比较大,种类也比较多,训练后获得的是一个通用能力比较强的大模型,就好像一个人通过义务教育和上大学学习了多种通用知识,具备解决通用问题的哪里;模型微调Fine-tuning:模型微调表示大模型在特定任务或小数据集上进一步训练模型以提高模型解决...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
笔者的观点是:数据闭环能力,要比获取数据的能力更稀缺。掌握了海量数据、但不具备数据闭环能力的主机厂,跟既掌握了数据又掌握了数据闭环能力的公司的差距,就相当于快递员跟李白、苏轼、曹雪芹、王小波的差距。可见,准确的说法应该是:在端到端时代,能做好数据闭环、能基于量产车上的数据训练端到端算法的公司,话语...
证券分析师的第三堂课:如何搭建财务模型
(四)有依据的估计和拟合:这是整个财务模型中最重要和最有价值的部分,言之有理即可。举两个例子:腾讯视频:社交网络收入中有一部分腾讯会员服务收入,每期财报腾讯会披露视频业务付费会员数,由于优惠等原因,我们无法拿售价来估计月ARPU值,我们采用爱奇艺月ARPU值作为参考,从而估计每一期腾讯视频的会员服务业务收入。
罗德里克 | 批判与反批判:经济学和经济学者的限度
如经济学家塞缪尔·鲍尔斯(SamBowles)指出的,这个例子表明,物质激励有时会挤出道德行为或关心他人的行为。这个例子给经济学家的教训是,有时他们需要一套比最简单的模型中假定的更丰富的人类行为范式(或成本收益范式)。只要有证据显示标准模型出错了,经济学家通常都会乐意考虑其他因素,并做出必要的调整。显然,标准模...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
这里的原因其实有很多,咱们抽象为两种:1.特定超参组合下,炼丹的上限就是这么低。就是超参选错了。2.超参组合的上限很高,但缘分没到,炼废了。属于是“运气”问题。注:大模型训练的广义超参,和之前bert模型时代的超参定义不太一样。举个例子,用RLHF还是DPO,数据集多大,有哪些类型,比例如何,比例怎么变的...
KAN一作刘子鸣直播总结:KAN的能力边界和待解决的问题
为了解决这个问题,我们采用了对比学习的策略,这使得原本的无监督问题转化为类似监督学习的问题(www.e993.com)2024年10月23日。通过引入对比学习,我们可以将这个无监督问题转换成一个更易处理的形式。这里有一个具体的例子来说明这一点:考虑变量x1到x6,其中x3与x1和x2有关,而x5与x4有关。通过使用不同的随机种子,KAN能够揭示不同的相关变量。
大模型的经济账怎么算?
陈文光:这个问题可能涉及到几个层面。首先,如果我们指的是狭义的语言,那它肯定不能涵盖所有的知识。比如说,一个化学方程式要用自然语言来表达就很困难,但如果我们将“语言”这个概念泛化一下,不仅包括自然语言,还包括图片类的内容,甚至包括某些过程类的表达,比如编程。这就回到了AI研究中的一个老话题——知识...
种族间到底有智力上的差异吗?关于群体之间差异的科学研究
8他们并没有收集类似于各国的相对智商水平、种族气质或是直接与民族性格挂钩的数据。然而,他们所取得的一些数据对解决我们的问题依然是在有限的程度上有用处的。例如,了解到瑞典人、荷兰人、意大利人的平均受教育水平后,我们就不用依靠想象来猜测哪个才是受教育程度最高的国家。联合国教科文组织的其中一项职责就是...
OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会
根据经典统计学理论,模型越大、就越容易出现过拟合。这是因为有了更多的参数,模型更容易找到能连接每个点的线。这意味着,如果要追求泛化,模型必须在欠拟合和过拟合之间找到一个最佳平衡点。然而,这并不是我们在大模型中看到的。这方面最著名的例子是一种被称为“双下降(doubledescent)”的现象。
心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架|湍流|原理|动力学|薛定谔...
然而,与TENET不同,INSIDEOUT允许在更小的数据集上进行精确的估算,例如单个非人灵长类动物的脑电图数据[43,44]。当比较非人灵长类动物的清醒、深度睡眠和麻醉三种截然不同的脑状态时,INSIDEOUT揭示了每种脑状态在不可逆性和层级结构上的显著不同。状态间的差异可能是意识的一个隐含特征,表明随着意识水平的降低,...