【深度】OpenAI o1技术原理分析及产业影响

(3)大模型训练的第一性原理大模型训练的第一性原理:本质上大模型的能力都来自于训练数据,体现某方面能力的训练数据密度越高,训练出的大模型这方面的能力就越强。粗略的分类,大模型的能力体现为三块:语言表达能力、知识记忆能力、逻辑推理能力。可以说,大模型的这三项能力的获取和掌握,与上述的第一性原理是密...

融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...

当然这里也给未来提供了一种技术上的可行性:即任何RL算法都可以通过模仿学习蒸馏成一个足够强大的序列模型,并将其转化为一个in-contextRL算法。基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(AlgorithmDistillation,AD),通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。其中来自OpenAISafety团队的负责人LilianWeng也在不...

融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...

当然这里也给未来提供了一种技术上的可行性:即任何RL算法都可以通过模仿学习蒸馏成一个足够强大的序列模型,并将其转化为一个in-contextRL算法。基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(AlgorithmDistillation,AD),通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。其中来自OpenAISafety团队的负责人LilianWeng也在不...

100种分析思维模型之:随机森林

随机森林是人工智能领域的一种集成学习方法,其原理是构建多棵决策树,在预测时集成所有决策树投票的结果,从而提高整体预测的准确性和稳定性。随机森林中的每一棵树,都是用随机选择的样本和特征来进行训练,因此称为「随机」。下面是一个简单的随机森林示意图:在构建决策树时,随机森林会对数据进行有放回的随机抽...

Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!

2.理解材料与化学中的机器学习方法:掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。3.应用机器学习解决材料科学问题:通过项目实践,深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤,学会使用sklearn等工具库完成任务。4.了解材料数据的特征工程与数据库应用:学习如何表示分子结构与晶体结构...

对抗性攻击的原理简介

对抗性攻击的原理简介由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(numericvectors),所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判,这便被称为对抗性攻击(www.e993.com)2024年10月31日。和其他攻击不同,对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候,该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果...

图解机器学习:人人都能懂的算法原理

Bagging方法通常考虑的是同质弱学习器,相互独立地并行学习这些弱学习器,并按照某种确定性的平均过程将它们组合起来。假设所有弱学习器都是决策树模型,那么这样做出来的Bagging就是随机森林。Boosting方法通常考虑的也是同质弱学习器,只不过它的思想是「分而治之」。它以一种高度自适应的方法顺序地学习这些弱学习...

交叉验证(Cross Validation)原理小结

决策树算法原理(下)最常使用的数据挖掘算法——决策树如果你也有想分享的干货,可以登录天池实验室(notebook),包括赛题的理解、数据分析及可视化、算法模型的分析以及一些核心的思路等内容。小天会根据你分享内容的数量以及程度,给予丰富的神秘天池大礼以及粮票奖励。分享成功后你也可以通过下方钉钉群主动联系我们的社...

Paillier半同态加密:原理、高效实现方法和应用

二Paillier方案原理1加法同态加密定义在描述具体方案之前,我们先定义加法PHE。首先列举方案具有的所有算法。KeyGen():密钥生成算法。用于产生加密数据的公钥PK(PublicKey)和私钥SK(SecretKey),以及一些公开常数PP(PublicParameter);Encrypt():加密算法。使用PK对用户数据Data进行加密,得到密文CT(Ciphertext);...

如何摆脱信息茧房?

机器学习方式和人相似，也分为线性和多种思维（学习）模型，最主要区别是一方面偏向基础原理，一方面偏向多元化加工；从专业角度出发市面一共有6种常用方式：过滤算法；矩阵算法；因子分解机；逻辑回归；梯度提升决策树；深度神经网络过滤。它们用在什么位置呢？要知道，人们看到的所有信息均展示在APP的首页或分类上，在...