数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择

大型模型是在多种质量的数据池组合上训练完成的。通过对从各个数据池的扩散参数（如图1(a)中的A-F）派生的聚合数据效用进行建模，就可以直接估计模型在这些数据池的任意组合上的性能。需要重点指出，这种方法并不需要在这些数据池组合上进行训练就能估计它们的扩展律，而是可以根据各个组成池的扩展参数直接估计它...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

这个结果来自于一个样本中的1,000人,而无需对全城进行测试。正态分布可以用于模拟人群中某些疾病的传播。但你需要确保人群中的数据遵循正态分布。形态:正态分布是一种连续分布,其图形呈现为著名的钟形曲线,对称且单峰,中心位于平均值(均值)。参数:由两个参数决定——均值(μ)和标准差(σ),均值决定分布的中心...

如何用excel做回归分析

1.点击菜单栏的“数据”选项卡,找到并点击“数据分析”工具。2.在弹出的对话框中,选择“回归”分析工具,然后点击“确定”。3.在回归分析界面中,选择Y值输入区域(即因变量数据区域),然后选择X值输入区域(即自变量数据区域)。你还可以根据需要设置置信度,一般默认为95%。4.设置好输出区域的范围,点击“...

【信达金工】涵盖价量与基本面因子的多模型结合神经网络

(1)若预测未来N个交易日的均价收益率,则剔除样本内数据集的最后N+1个交易日的数据,避免样本内的标签用到样本外的数据进行计算。(2)若预测未来N个交易日的均价收益率,则进一步剔除最后(N-1)/2个交易日的训练集数据与最早(N-1)/2个交易日的验证集数据,避免训练集未来收益率与验证集未来收益率的计算有用到...

...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈

JohnSchulman:首先需要结合各种训练方法,让模型去做比现在更难的任务。现在大多数训练数据都是让模型一次只执行一个步骤,未来我们会更多地训练模型去做多步骤连续任务。这对于包括RL在内的所有训练都适用,不管是要在最终输出还是每个步骤上进行监督,只要是连续任务训练都能帮助提升模型性能。这个领域现在还很新,所以...

PaLM 2数学性能暴涨6%!DeepMind新作力证「合成数据」是通往AGI关键

在MATH高级推理和APPS编码基准测试中,使用PaLM-2模型进行测试后,发现与模型大小的扩展相称,并显著优于仅在人类数据上进行微调的模型(www.e993.com)2024年11月20日。总而言之,利用反馈进行自我训练,可以大大减少对人工生成数据的依赖。数据受限,生成可解目前,虽然对人工收集的数据进行监督微调(SFT),可以提高大模型在特定任务上的性能,但是获得高...

疫情信息怎样影响疫情演化:一个计算实验模型

卡雷(K.Carley)则相信,模型的简化、透明和与真实数据充分拟合是两种追求,二者“存在明显的张力”。前者长于叙事,易于理解,理论化程度高,却有失去对真实世界解释力的危险;后者与经验联系紧密,但可能丢掉理论解释的普遍性。她建议,模拟应该在二者间取得平衡(Carley,2002)。

生态位模型黑科技:怎样寻找沧海遗“株”

通过第一轮调查，我们可以收集一些物种分布点的数据，只要把这些分布点上的气候、土壤、群落信息汇总一下，找到规律，不就可以对物种的潜在分布范围进行筛选？对的，这就是“物种分布模型”（speciesdistributionmodel，SDM）或者“生态位模型”（ecologicalnichemodel，ENM）。这是生态学家想出来的“黑科技”，不仅...

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...

03为了提高端到端系统的性能,一些公司主张在简单场景中完成闭环,然后逐步向更复杂的场景拓展,如渐进式端到端方案。04另一方面,有观点认为端到端系统应该先做影子模式、冗余系统,等条件成熟之后再做主系统,如跨越式端到端方案。05除此之外,关注合成数据的使用能力对于提高端到端系统的性能至关重要,因为合成数据具...

小马智行创始人谈萝卜快跑火爆:99%因无人化,但大规模铺开需3-5年

我不能靠猜。我不能靠坐1小时做决定,因为1小时太短。我能不能测1万小时?首先测1万小时要测很久;其次,测1万小时无法保证,比如上个月下雨下多了,这个月下雨下少了,你怎么知道数据强还是弱。比如最近修路多,或者就是运气不好,周五晚上交通事故特别多,上个月不小心多了一个周五晚上——有各种噪声影响判断。