大模型技术在企业应用中的实践与优化 | 新程序员
可以设立多级审核机制,包括业务专家、法律合规人员等,以确保生成数据的质量和合规性。3.通用数据与专业数据平衡建议采用7:3的比例,即70%通用数据,30%企业专有数据。这个比例可以根据具体应用场景进行微调。通用数据有助于保持模型的基础能力,如语言理解、常识推理等。可以考虑使用公开的高质量数据集,如...
OCCCM 2024 | 李响教授:增强AI模型在重症医学中的应用与进展
数据加密与匿名化:需要采取有效的数据加密和匿名化技术,以保护患者数据的安全性和隐私性。访问控制与审计:建立完善的访问控制和审计机制,确保只有授权人员能够访问敏感数据,并记录数据使用情况。技术可靠性与稳定性问题增强AI模型的技术可靠性和稳定性是非常关键的,特别是在涉及高风险应用如医疗领域。模型准确性:人...
技术应用 | 用好关键技术,助力金融大模型行稳致远
(3)正则化和优化:应用适当的正则化策略,防止模型过拟合。同时,选择适合的优化器,来更新模型的权重。(4)性能评估和迭代:训练完成后,需要在独立的测试集上评估模型的性能。评估可以帮助了解模型在实际应用中的表现,并确定是否需要进一步调整模型参数或训练数据。(5)基于性能评估的结果,模型可能需要进一步的迭代。这...
ECCV 2024 | 让GPT-4图像理解更易出错,全新策略增强VLP模型对抗...
如图2所示,SGA采用迭代攻击,并在迭代优化路径上通过图像增强(Resize)来增加对抗样本的多样性。然而,这种多样性仅考虑了对抗图像的周围区域,而对抗图像由代理模型生成,容易导致过拟合,从而降低了迁移性。干净样本完全独立于代理模型,因此我们认为干净样本周围的对抗多样性同样重要。为此,我们利用对抗轨迹的交集区域构建...
Cell 50周年专刊 | 时空组学在生物学和医学的新机遇
挑战,需重点考虑以下方面:(1)组建跨学科团队,促进技术和算法协同研发;(2)建立全球多中心组学平台,实现中心化数据产出,确保不同团队之间数据的一致性和可整合性;(3)建立数据协作组,促进多中心数据共享、分析方法共享和数据库建设;(4)成立标准协作组,制定技术、平台和数据相关标准,推动不同团队之间统一技术和数据标准...
如何用小样本、小数据解决大问题
利用数据增强技术对有限的数据进行扩充,例如通过旋转、翻转、裁剪等操作生成新的训练样本,从而增加数据多样性(www.e993.com)2024年9月9日。2、迁移学习利用已有的大规模数据集上预训练好的模型,在小数据集上进行微调,以快速实现在小样本上的高性能。3、特征工程通过精心设计和提取特征,可以帮助模型更好地利用少量数据进行学习,提高模型性能。
西浦、利物浦大学提出:点云数据增强首个全面综述
图1.点云数据增强方法的分类。点云数据增强在深度学习领域,当可用的训练数据集有限时,数据增强常被使用。这涉及执行一系列特定的操作来修改或扩展原始数据,从而增加数据集的数量和多样性。由于优质的增强数据集有助于提高网络的鲁棒性、增强泛化能力并减少过拟合,因此在训练深度学习网络时,数据增强几乎总是被视...
一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
不过,要注意的是,参数多并不总是好事。如果参数过多,而训练数据不足,模型可能会过拟合,也就是说它在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上就不怎么样了。所以,参数数量和训练数据的平衡非常重要。三金哥:那使用175B个参数进行训练需要多少资源,要训练多久?
...和复杂性,微美全息(NASDAQ:WIMI)研究用于卷积神经网络的数据增强
同时,其可利用引入噪声和随机变换的方式来模拟真实世界中的不确定性,使模型对输入数据的变化更加稳健,增强模型鲁棒性,降低过拟合的风险。通过合理选择和应用数据增强技术,可以提高模型的性能和效果。随着人工智能技术的不断发展,卷积神经网络数据增强也在不断演进和创新。传统的数据增强方法通常是基于一些预定义的变换...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
案例数据:操作步骤:部分结果展示:6、树状决策——决策树回归决策树回归通过构建树状结构对数据进行建模,每个内部节点表示一个属性上的判断条件,叶子节点存储预测值。决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语...