终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
一个先验的、自然的假设是,造成过拟合的主要原因是数据污染,例如,在创建模型的预训练或指令微调部分,测试集被泄露了。以往的研究表明,模型会对其在训练过程中见过的数据赋予更高的对数似然性(Carlinietal.[2023])。研究者通过测量模型从GSM8k测试集中生成样本的概率,并将其与GSM8k和GSM1k相比的过拟...
当2027年人类数据被用尽,那大模型未来怎么办?
如果反复使用相同的1小时汽车噪音,尽管听这段音频的人可能无法分辨出重复的噪音,但算法可能会"过拟合"这1小时的汽车噪音。这意味着算法在处理新的音频片段时,可能无法很好地泛化到不同的汽车噪音环境中。对于一些复杂场景(如恶劣天气、长尾物体等),虚拟数据与真实数据的分布可能存在显著差异,导致虚拟数据...
一文搞懂机器学习中的欠拟合和过拟合
欠拟合的主要原因是模型过于简单,无法很好地拟合数据的复杂性和特征。欠拟合的特点是模型无法很好地拟合训练集中的样本,导致模型在训练集和测试集上的表现都不佳。欠拟合的常见原因有以下几点:1.模型复杂度过低:当模型的复杂度过低时,模型无法拟合数据的复杂性和特征,导致欠拟合。2.数据量过少:当训练集的...
临床预测模型步骤详解:关于预测模型的样本量
过拟合是指模型过分匹配特定训练数据集,对训练集外的数据无良好地拟合及预测,易出现极端预测情况。例如,如果二分类结局的预测模型过拟合,那么对于结局概率高于平均值的个体来说,预测概率会过于接近1,而对于结局概率低于平均值的个体来说,预测概率会过于接近0。过拟合主要发生在样本量过小时,特别是当候选的预测因子数...
GPT-4 “炼丹”指南:MoE、参数量、训练成本和推理的秘密
如果epoch过小,那么模型可能无法充分利用训练集中的信息,导致欠拟合(underfitting),即模型无法很好地拟合训练数据,导致在测试集上的表现不佳。相反的,如果一个epoch过大,那么模型可能会过拟合(overfitting),过多地学习训练集中的噪声和局部特征,而忽略了全局特征。
人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”
不过在学习过程中,有时太过认真地认识已有的草莓,会造成无法判断其他草莓甜不甜的状况,这种情况被称为“过拟合”(Overfitting)(www.e993.com)2024年7月4日。*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
仿真的起点是数据,而数据又分为真实数据跟合成数据。随着真实数据“规模小、质量低、使用难度大”等问题日渐暴露,合成数据越来越受重视。顾名思义,合成数据(syntheticdata)就是通过计算机技术生成的数据,而不是由真实事件产生的数据。但合成数据又具备“可用性”,能够在数学上或统计学上反映原始数据的属性,...
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
对于MATH,第一次迭代后测试性能改进很小,而对于APPS,在第二次迭代中观察到性能回归。该研究猜测性能的回归可能是由于过度拟合造成的。由于APPS数据集的大小约为MATH数据集的三分之一,因此它更容易受到此问题的影响。图5显示了Palm-2-L模型在pass@K指标上的性能。结果显示,微调后获得的ReST^...
机器学习可重复性危机下,创建复杂数据系统的挑战
虽然软件工程能够驾驭代码的复杂性,但将代码与数据结合则是在复杂性之上叠加复杂性。因此,构建一个数据科学系统可能类似于在一根棍子上平衡另一根棍子。结果就是,如果缺乏足够的统计学和软件工程技巧,开发数据科学系统往往会导致以下影响:大数据=>混乱数据=>大代码=>混乱代码=>错误结论...
Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
#设置参数和数据点数T=100Series(index=range(T))#现在参数依赖于时间#具体来说,序列的均值随时间变化B[t]=genedataplt.subplots为什么平稳性很重要许多统计测试要求被测试的数据是平稳的。在非平稳数据集上使用某些统计数据可能会导致垃圾结果。作为一个例子,让我们通过我们的非平稳....