不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
答案是否定的,当我将数据量为50k的Alpaca示例指令微调数据集的迭代次数增加一倍,模型的性能下降了。因此,我得出的结论是,多轮迭代可能不利于指令微调。我在1k的示例LIMA指令微调集中也观察到了同样的状况。模型性能的下降可能是由过拟合造成的,具体原因仍需进一步探索。在更多层中使用LoRA下表显示了...
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...
根据以上假设,马科维茨确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论,建立了资产优化配置的均值-方差模型(允许放空):若不允许放空,则为:随着计算机技术的发展,利用现代统计学和编程语言进行数据分析和投资组合优化变得越来越普遍和容易。R语言作为一种功能强大的数据分析工具,提供了丰富的包和函数来支持马科...
国工数据大脑之单因素方差分析与实验室系统(LIMS)的融合应用
图2单因素方差分析组件及参数配置READING分析结果图3分析结果从图3的分析结果中可以看出,运用单因素方差分析得出的F值小于临界值F;F值是两个均方的比值[效应项/误差项],不可能出现负值,F值越大(与给定显著水平的临界值F值相比较),说明数据之间效果(差异)越明显,误差项越小说明(效果)差异越小。因此在0.0...
怎样计算数据方差?excel计算数据方差的具体操作
excel计算数据方差的步骤1、函数VAR假设其参数是样本总体中的一个样本。公式意义见下图:注意:到下图一中的根号内的分式分母为n-12、我现在想用var函数求单元格区域A1:A10这一列数据的方差。在单元格A13输入函数:=VAR(A1:A10),见下图,然后回车3、这样用var函数求得的单元格区域A1:A10这一列数据的方差...
因子溢价与因子择时:一个世纪的数据验证
但是在其他资产类别中,结果且并不相同。对于国际股票,后样本期的夏普比率是原始样本期的几乎2倍,由于国际股票数据始于1984年,因此没有前样本期数据;对于大宗商品,债券,股票指数,原始样本期上的表现都优于前样本期和后样本期,但是后样本期上的表现显著优于前样本期。
考察数据科学家支持向量机(SVM)知识的25道题,快来测测吧
Tips:采用更大的C,误分类点的惩罚就更大,因此决策边界将尽可能完美地分类数据(www.e993.com)2024年7月7日。13.如果使用较小的C(C趋于0),则:A.误分类B.正确分类C.不确定D.以上均不正确答案:ATips:分类器会最大化大多数点之间的间隔,少数点会误分类,因为惩罚太小了。
数据科学岗位必备面经:17个热点问题如何回答?(一)
交叉验证的统计评估方法在证明这种平衡的重要性,而找到这个平衡点也同样重要。使用的数据折叠数量-k倍交叉验证中的k值是一个重要的决定;值越低,误差估计中的偏差越大,方差越小。偏差和方差造成总误差,图像源相反,当k被设置为等于实例数时,误差估计在偏差方面非常低,但具有高方差的可能性。
...与质量对城乡收入差距的影响——基于2003—2019年省级面板数据...
如石大千从教育机会增加的角度进行分析,通过将受扩招影响较大的省份作为实验组,利用省级面板数据和双重差分方法发现高校扩招增加了农村户籍学生接受高等教育的机会和非农就业的机会,从而缩小了城乡收入差距(石大千和张卫东,2017)。也有学者获得了与上述研究不同的结论,如李郁芳等通过中国家庭收入调查CHIPS微观数据发现,高校...
人机情绪的趋同、循环与溢出:基于Twitter涉中议题的数据分析
数据显示平均每个参与中国议题的机器用户有两倍于人类用户的粉丝量,这些跟随者们(followers)往往因与机器用户观点相投而结成社交关系,这构成了情绪感染的重要先决条件。他们在转发、引用机器用户带有情绪的推文时,本质上即是对机器人传播行为的一种模仿和同步(mimicry),推动了情绪在更大范围的扩散——数据显示机器用户...
基于区块链+隐私计算技术的数据共享平台初探
联合统计:数值运算,包括数据的隐私加减乘除、平均数和方差等运算。联合建模:隐私计算建模能力,支持多方不暴露隐私数据情况下联合训练模型。联合预测:隐私计算的预测能力,支持参与方离线执行或在线预测训练好的模型。2区块链区块链技术提供共治共管能力,负责整个数据流通过程中各个数据参与方、数据使用方以及数据流通...