斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws
作者使用不同的值(KL散度约束)训练模型,并使用GPT-4作为评判标准,计算模型生成摘要相对于数据集摘要的胜率,并通过绘制胜率图和KL散度图来对过度优化现象进行可视化,实验结果如下图所示。评估实验在1B,2.8B,和6.9B三种模型规模上进行,每次对模型训练1个epoch,并在epoch内记录4个均匀分布的中间检查点,从上图中...
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究|附代码数据
年龄平均值项:满意度年龄平均值项:满意度年龄35-50岁76.00%35-50岁76.00%35-50岁35岁-50岁81.21%35岁-50岁81.21%35岁-50岁35岁以下77.48%35岁以下77.48%35岁以下50岁以上90.00%50岁以上90.00%50岁以上年龄平均值项:满意度年龄平均值项:满意度年龄35-50岁76.00%35-50岁76.00%...
Nature最新研究:来自清华大学的AI光芯片
训练过程中,矩阵编程的保真度保持较高,实验梯度与理想模拟值的平均偏差为3.5%(图5d)。迭代80次时,FFM学习的梯度误差在3.50%-3.56%之间,而计算机训练的梯度误差为5.10%-5.94%。在100个epoch后,FFM实验和理想模拟的网络收敛精度分别达到94.7%、89.2%和89.0%。相比之下,计算机设计的网络实验精度较低,分别为71.7%、65...
诺贝尔奖委员会专访李政道:回忆早年求学、师从费米的经历
但是,实际上那个实验测量前后经历了数十年,实验结果是正是负的差异极小,实验的艰难影响着理论概念的形成。所以一个理论概念,即使是爱因斯坦的狭义相对论,也需要时间来验证。正因为实验要时间,理论家提出概念也要时间,那么获奖的时间就要更晚。但是关于宇称概念的情况大不相同,在宇称不守恒提出后,吴健雄和安布勒(Amble...
初战告捷!“祖冲之号2.0”进军化学,展现出突破算力瓶颈潜力
在量子化学中,达到化学精度意味着计算结果与实验值已相当接近。龚明介绍,化学精度通常用于评估理论模型和计算方法的有效性,“在化学反应过程中,计算能量误差超过一定数值,在实际的室温下反应速率可相差10倍”。因此,计算精度能够达到化学精度,对于目前的量子化学研究至关重要。量子算力潜力有待深入挖掘这次实验所...
怎样设计一个稳定可靠零失效的硬件电路(WCCA理论、步骤、实例)
3.从器件的规格书以及实验数据中获取各器件的最大值,最小值等极值;4.根据分析出的关系,选择器件的参数数值确定电路性能参数的最大值,最小值;5.判断电路性能参数是否满足最大值、最小值是否满足电路可靠性工作要求;元器件参数的误差器件参数主要有三方面的误差:...
TPAMI 2024 | ProCo:无限contrastive pairs的长尾对比学习
在实验中均设置.最终,ProCo算法的整体流程如下:2.4理论分析为了进一步从理论上验证ProCo方法的有效性,研究者们对其进行了泛化误差界和超额风险界的分析。为了简化分析,这里假设只有两个类别,即.分析表明,泛化误差界主要由训练样本数量和数据分布的方差控制,这一发现与相关工作的理论分析[6][7]一致...
基于LabVIEW和浊度传感器的扩散系数测量装置的研发与应用
1)测量重复性实验引入的标准不确定度浊度算数平均值的标准偏差为连续测量3次算数平均值为测量结果,则2)仪器分辨率引入的标准不确定度本仪器分辨率为1NTU,所引起的极限误差为0.5NTU,服从均匀分布,包含因子,则3)的不确定度为4)U(Ts)的不确定度为...
ICML 2023 | 重新审视判别式与生成式分类器的理论与启示
我们基于实际深度表征学习的情况,引入了一个更弱的假设,即,对于logisticloss,最优逻辑斯特回归的泛化误差是接近贝叶斯误差(即任意可测函数能达到的最小损失)的。预训练模型抽取的特征是接近线性可分是这个假设的一个充分条件,而这已经在理论[2]和实验[3]中都得到一定印证。
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
3、最小化估计误差正态分布假设支持最小二乘法(OLS)估计的有效性。当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在...