大型语言模型及其在法律中的可能用途
作为一种(概率性的)计算模型,语言模型的使用要早于现代电子计算机,它代表了人们如何通过使用自然语言与周围环境进行互动。这些模型可以捕捉人们使用的自然语言的统计性表征,例如特定的声音或词语出现在另一给定的声音、词语或词组之后的可能性。“条件概率”(conditionalprobability)这统计学概念有助于根据前一序列提供的...
数据清洗的概念、常见问题及实践方法
回归分析可以对数据进行建模分析,来识别模型中的离群值和异常值。通过观察回归模型的拟合效果,可以发现数据集中的异常值、离群值或者不合理数据,并采取相应的措施进行清洗。需要注意的是,分析数据不合理值通常需要利用统计方法,找出数据中明显偏离正常分布范围的数据点,并考虑其异常性和实际业务情况,进行人工处理。和...
行业洞察|推动政府及公共服务部门的敏捷转型
图1:政策基础设施概念模型作者:PiaAndrews,2023年政策基础设施可借助自适应现代化政策管理模型(图2)进一步优化,该模型借鉴了产品管理和CI/CD管线(软件交付自动化流程)所使用的技术和方法,旨在提升政策敏捷性。在政策流程图中,每项政策都由一名政策经理负责,确保政策从制定到实施的整个过程中,所有干预措施都实现预...
模型篇P1:机器学习基本概念
损失函数(LossFunction)是在监督学习中一个非常核心的概念,它用来衡量模型预测值与实际值之间的差距。通过最小化损失函数,我们可以找到最优的模型参数。常见的损失函数有均方误差(MSE,常用于回归问题)、平均绝对误差(MAE,对异常值更鲁棒)、交叉熵损失(常用于分类问题)等,针对不同的任务,选择合适的损失函数至关重要。
拥抱星火4.0,座舱智能再升级
随着ChatGPT-4o的发布,多模态能力成为大模型热点概念。多模态模型结合了文本、图像、声音等多种数据类型的处理能力。相较于传统的语音输入、提问闲聊,多模态能力极大地扩展了大模型的应用边界。“能听会看”的大模型,认知能力从“拟人”上升到“类人”,加入到智能座舱场景中,犹如为汽车加上了一个看不见的“随行全...
【赢家日报】高股息资产回归 Kimi概念降温
在未来阶段,有了理解和生成的统一,就可以进一步和具身智能结合起来,形成一个世界模型(www.e993.com)2024年10月21日。再进一步,在世界模型的基础上加入复杂任务的规划能力和抽象概念的归纳能力,就真正演化到了AGI的阶段。AI应用落地的曙光初现,算力需求预计将持续提升。长文本、多模态等技术可以通过提供更多上下文信息、视觉信息等,来辅助模型...
李沐老师回归B站,带着大模型创业成果填坑来了
具体来说,MMLU-Pro是MMLU的扩展,团队认为MMLU-Pro是在模型完成训练之后发布,较少受到其他已发布模型的过拟合影响。拿来做比较的模型也都一水的很强。而Higgs-Llama-3-70B的表现优于谷歌在5月I/O大会上最新推出的模型Gemini-1.5-Flash、Claude3家族“中杯”Claude-3-Sonnet以及Llama3-70B-instruct。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
LSTM模型LSTM长短期记忆网络是RNN循环递归网络的变体,引入了门还加入了细胞状态的新概念,LSTM通过忘记门f、输入门i和输出门o,来保留和更新细胞状态c,其中忘记门f负责组合新/旧细胞状态,输入门i负责接受/拒绝新输入,输出门o负责确定输出。具体的编码过程见右图。其中o、tanh分别表示sigmoid、tanh激活函数...
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...
结合上一篇“AlphaDev的尝试”与“AlgorithmDistillation的启迪”两个章节内容的思想回顾,我们似乎看到在以泛GPT为代表的预训练自回归编码模型(即LLM)与泛Alpha系列为代表的RL之间存在着一些事情,像是幽灵鬼魅般的位于不同空间中的两个量子间的纠缠,又像是看似不同物种在沿着遗传轨迹向上追溯的过程。因此,为了更深入...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
GPT(GenerativePreTraining,生成式预训练)模型为上下文有关的词表示设计了任务无关的通用模型。GPT建立在Transformer解码器的基础上,预训练了一个用于表示文本序列的自回归语言模型。当将GPT应用于下游任务时,语言模型的输出将被送到一个附加的线性输出层,以预测任务的标签。与ELMo冻结预训练模型的参数...