一个模型中的多个标签与专用模型 - 腾讯云开发者社区

作者：Samuele Mazzanti翻译：欧阳锦校对：赵茹萱本文约3900字，建议阅读10分钟本文通过实验验证了一个通用模型优于多个专用模型的有效性的结论。...比较专门针对不同群体训练多个 ML 模型与为所有数据训练一个独特模型的有效性。图源作者我最近听到一家公司宣称：“我们在生产中有60个流失模型。”...我将在流行的Python库Pycaret提供的12个真实数据集上测试这两种策略。通用模型与专用模型这两种方法究竟是如何工作的？假设我们有一个数据集。...此外，X包含一个或多个可用于分割数据集的列（在前面的示例中，这些列是“品牌”和“国家/地区”）。现在让我们尝试以图形方式表示这些元素。...我们的目标是定量比较两种策略：训练一个通用模型；训练许多个专用模型。比较它们的最明显方法如下： 1. 获取数据集； 2. 根据一列的值选择数据集的一部分； 3.

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TensorFlow 加载多个模型的方法

采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...在这个教程中，我会介绍如何保存和载入模型，更进一步，如何加载多个模型。...在复杂点的模型中，使用领域(scopes)是一个很好的做法，但这里不做展开。总之，重点就是为了在加载模型的时候能够调用权值参数或者某些运算操作，你必须给他们命名或者是放到一个集合中。...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。

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FastAPI（21）- 多个模型的代码演进

前言在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...，将模型的实例对象转换为 dict Pydantic 入门篇 **user.dict() 先将 user 转成 dict，然后解包 Python 解包教程减少代码重复核心思想减少代码重复是 FastAPI...的核心思想之一。...因为代码重复增加了错误、安全问题、代码同步问题（当在一个地方更新而不是在其他地方更新时）等的可能性上面代码存在的问题三个模型都共享大量数据利用 Python 继承的思想进行改造声明一个 UserBase...模型，作为其他模型的基础然后创建该模型的子类来继承其属性（类型声明、验证等），所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用这样，不同模型之间的差异（使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码）也很容易识别出来

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MPUnet：一个模型解决多个分割任务（MICCAI 2019）

1 研究背景近年来深度学习技术在医学分割任务上取得了成功，然而通常对于一个特定的任务，都需要仔细设计一个复杂的模型去拟合，并且在训练的过程中需要花费大量的成本以及加入足够合适的技巧。...这种做法虽然可以解决某一个特定的任务，但是当有了新的需求时，又需要从头重新设计模型并进行训练。...上述的单模型解决多任务问题，有一个对应的大规模数据集：Medical Segmentation Decathlon[3] 2 方法 2.1 整体流程 ?...如上图（Fig.1）所示，对于一个输入图像，取不同角度的2D截面作为多个视图数据，而后分别通过修改版的2D U-Net预测分割图，最后通过Fusion model将多个视图的结果综合起来得到最后的预测结果...对于输入图像和标签图，分别采用tri-linear和nearest-neighbour插值方法进行重采样，以确保所有输入图像像素点间的距离是一致的。

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INSTRUCTEVAL：一个专用于的大型语言模型(LLMs)的全面评估方法

该套件专用于对指令调优大型语言模型的全面评估，相比之前对LLMs的评估方法，该评估策略不仅详细评估了模型解决问题的能力、文字写作能力，而且还严格评估了模型与人类价值的对齐能力。...开源指令LLMs 「基础模型」今年大型语言模型（LLMs）引起广泛的关注，目前「它已经成为一个非常广泛的概念，并没有一个明确的定义」。...具体如下图所示： INSTRUCTEVAL介绍为了能够对指令LLMs进行全面的评估，作者引入了一个专用于LLMs的评估套件，称为 INSTRUCTEVAL。...具体地说，作者在信息性写作、专业写作、议论文写作和创造性写作的不同使用场景中评估模型的写作能力。...作者对十多个开源模型进行评估，整体来说受指令引导的LLM与其各自的基础模型相比，解决问题能力有了很大的提升。下表展示了指令LLMs在「文字写作能力上的评估结果」。

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机器学习中的标签泄漏介绍及其如何影响模型性能

您是否对完美或接近完美的模型表现不知所措？你的快乐被出卖了吗? 简而言之，当您要预测的信息直接或间接出现在训练数据集中时，就会发生标签泄漏或目标泄漏。...它会导致模型夸大其泛化误差，并极大地提高了模型的性能，但模型对于任何实际应用都毫无用处。 ? 数据泄漏如何发生最简单的示例是使用标签本身训练模型。...在实践中，在数据收集和准备过程中无意中引入了目标变量的间接表示。触发结果的特征和目标变量的直接结果是在数据挖掘过程中收集的，因此在进行探索性数据分析时应手动识别它们。...数据泄漏的主要指标是“太好了，不能成为现实”模型。由于该模型不是最佳模型，因此在预测期间最有可能表现不佳。数据泄漏不仅可以通过训练特征作为标签的间接表示来实现。...总结数据泄漏是最常见的一种错误和可能发生的特性工程,使用时间序列,数据集标签,并巧妙地通过验证信息训练集。重要的是机器学习模型仅仅是接触信息可用时的预测。

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综述：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！

来源：机器之心本文约2900字，建议阅读9分钟本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。...本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...典型的回答可能是：「首先，将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算模型对测试集的预测准确率。」然而，评估模型性能并非那么简单。...因此，我们想对比不同的算法，选出性能最好的一个，从算法的假设空间中选出性能最好的模型。

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综述 | 机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！

进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。...典型的回答可能是：「首先，将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算模型对测试集的预测准确率。」然而，评估模型性能并非那么简单。...本文将概述解决这些子任务需要的不同方法。我们当然希望尽可能精确地预测模型的泛化性能。然而，本文的一个要点就是，如果偏差对所有模型的影响是等价的，那么偏差性能评估基本可以完美地进行模型选择和算法选择。...因此，我们想对比不同的算法，选出性能最好的一个；或从算法的假设空间中选出性能最好的模型。图 3：偏差和方差的不同组合的图示。

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FinGPT：一个「专用于金融领域」的开源大语言模型（LLM）框架，源码公开！

为此，今天给大家分享的这篇文章面对该挑战，「提出了一个开源的大语言模型框架FinGPT，专门用于金融领域」，它采用以数据为中心的方法，为研究人员提供了可访问和资源来开发自己FinLLMs。...此类数据通常存在以下特点：粒度细、可靠性、周期性、影响力大等；与金融相关的社交媒体讨论可以反映公众对特定股票、行业或整个市场的情绪。...金融数据处理挑战对于复杂多样的金融数据的处理，主要面临的挑战：「时间敏感」，一篇新闻的发布，就会给投资者提供一个机会窗口来最大化它们的alpha；「高度动态」，每天都会存在大量的新闻信息，依据此类信息频繁的训练模型是不切实际的...「数据源层」：FinGPT 管道的起点是数据源层，它协调从各种在线资源中获取大量财务数据。该层通过整合来自新闻网站、社交媒体平台、财务报表、市场趋势等的数据来确保全面的市场覆盖。...通过维护更新的模型，FinGPT 可以处理金融数据的高度动态特性，确保其响应与当前的金融环境同步。「应用层」：FinGPT 的最后一个组成部分是应用层，旨在展示FinGPT 的实际适用性。

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【Unity3D】使用 FBX 格式的外部模型 ② ( FBX 模型与默认 3D 模型的区别 | FBX 模型贴图查找路径 | FBX 模型可设置多个材质 )

文章目录一、FBX 模型与默认 3D 模型的区别二、FBX 模型贴图查找路径三、FBX 模型可设置多个材质在 FBX 文件中包含了网格 , 材质 , 纹理贴图信息 ; 网格 Mesh : 表示...3D 物体的形状 ; 材质 Material : 表示 3D 物体的表面特性 ; 纹理贴图 Texture : 定义 3D 物体表面的像素颜色 , 一般是一张图片 ; 一、FBX 模型与默认...层级窗口中 , 可以在视图中心点位置 , 直接创建一个 3D 模型 ; 选择 " 菜单栏 | GameObject | 3D Object | Cube " 选项 , 创建一个立方体 , 可以看到从外部导入的...纹理贴图放置在指定目录 : 与 FBX 模型同级目录 : 如下图所示 , 铅笔模型的 fbx 文件和纹理贴图文件 , 都放置在相同的目录中 ; FBX 模型所在目录的 Textures 目录下 :...: 三、FBX 模型可设置多个材质 ---- 在 Unity 中 , 一个 3D 物体中可以设置多个材质 , 为不同的部位设置不同的材质 , 如下图所示 :

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机器学习中算法与模型的区别

你可以看到一个特定的机器学习算法与另一个特性算法相比的计算效率。学术界可以设计出全息你的机器学习算法，而机器学习实践者可以在他们的项目中使用标准的机器学习算法。...这就像计算机科学的其他领域一样，学者可以设计出全新的排序算法，程序员可以在应用程序中使用标准的排序算法。你还可能会看到多个机器学习算法实现，并在一个具有标准 API 的库中提供。...一个流行的例子是 scikit-learn 库，它在 Python 中提供了许多分类、回归和聚类机器学习算法的实现。机器学习中的“模型”是什么？...神经网络 / 反向传播 / 梯度下降算法一起产生一个由具有特定值的向量或权重矩阵和特定值的图结构组成的模型。机器学模型对于初学者来说更具挑战性，因为它与计算机科学中的其他算法没有明确的类比。...因此，弄醒数据就是整个训练数据集，所有的工作都在预测算法中，即，一行新数据如何与保存的训练数据集交互以作出预测。 K- 最近邻算法：保存训练数据。模型：模型数据：整个训练数据集。

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标签编码和独热编码对线性模型和树模型的影响

研究思路本期研究，主要是研究线性回归和随机森林模型，一个是线性模型的代表，另一个是树模型的代表。针对线性回归和随机森林，标签编码和独热编码到底会对这两种模型产生什么影响，让我们接下来继续探索。...，会给每一列中的值赋予一个数值，这样就将其变为数值类型。...这在回归方程中反映为各个特征系数之间较大的变化。独热编码将每个类别的每一个可能值转化为一个独立的二进制特征，消除了类别之间的顺序关系。...因此，回归方程中包含了更多的特征（每个类别对应一个二进制特征），且系数较为分散，反映出各个类别特征独立对模型的贡献。 3....但是，标签编码可能会使模型错误地认为类别变量之间存在某种连续性或顺序性。独热编码: 独热编码将类别变量转换为多个二进制特征，每个类别值对应一个二进制特征。

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【机器学习】集成模型集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

一些强分类器的组合（通常）至少和基分类器中最好的一个一样好。集成是建立各种模型的过程，然后将它们混合以产生更好的预测。与单个模型相比，集成能够实现更精确的预测。在ML比赛中，利用集成通常会带来优势。...特征操作：通过不同的特征子集生成多个训练集，并在每个数据集上训练一个基础分类器。算法操作：半随机地调整给定算法中的内部参数，在给定的数据集上生成多个基础分类器。...第一步：从原始数据集有放回的选择观测值来创建多个子集。第二步：在每一个子集上创建一个基础模型（弱模型）。第三步：这些模型同时运行，彼此独立。...（这里，三个错误分类的蓝色加号点将被赋予更高的权重）第七步：创建另一个模型并对数据集进行预测（此模型尝试更正先前模型中的错误）。第八步：类似地，创建多个模型，每个模型校正先前模型的错误。...是要把训练数据特征矩阵X中的列标签为'MSZoning_C (all)'的列也删除吗？但是训练数据中并没有任何一个列标签名称为MSZoning_C (all)。

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ACL 2022：融合标签语义的双塔BERT模型

由于进行的是 Few-shot NER 任务，所以作者在多个 source datasets 上面训练模型，然后他们在多个 unseen few shot target datasets 上面验证经过...对标签进行编码时，对标签集合中的所有标签进行对应编码，每个完整的 label 得到的编码取部分作为其编码向量，并且将所有的 label 编码组成一个向量集合，最后计算每个与的点积，形式如下...：由于这里使用了 label 编码表征的方式，相比于其他的 NER 方法，在模型遇到新的数据和 label 时，不需要再初始一个新的顶层分类器，以此达到 Few-shot 的目的。...1.3 Label Transfer 在文章中作者还罗列了实验数据集的标签转换表，部分如下所示： ▲图2....这里笔者还有一点想法就是在全量数据下，这种方式的标签语义引入可能会对原本的文本语义发生微小偏移，当然，这种说法在 Few-shot 下也是成立的，只不过 Few-shot 下的偏移是一个正向的偏移，能够增强模型的泛化能力

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VR开发-模型人员与模型的要求

对于模型人员最好具备以下能力： 1：Substance Painter工具 - 绘制贴图 2：Substance designer工具 - 烘焙贴图 3：掌握基于物理渲染的PBR理论 - 基于物理的光照效果...，能量守恒定律基于物理渲染的优点：很容易就可以作出真实和照片级的效果。...接口简单而直观，都是基于世界真实的参数。（如粗糙度，金属度，等等）。不需要美术去提供经验性的"奇怪"参数和配置。更容易去解决问题和扩展需求。...Substance Painter工具这个工具能够提供高品质的物理材质 PBR与传统贴图方式目前基于Unity的传统方式，某一时刻某一光照条件下的烘焙贴图 PBR材质与传统的贴图技术相比，适应各种光照条件并保持高品质...高模与地模的关系高模： High Res Models 面数较大，效果真实低模：Low Res Models 面数较少，效果差如何在不影响效果的情况下，包含更多的细节。

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大模型与大模型的幻觉问题

涌现理论对于多个领域，如物理学、生物学、经济学、社会学和计算机科学等，都具有重要的启发意义。...什么是大模型中的涌现？在较小的模型中不出现，而在较大的模型中出现的能力，称为涌现。我们看这张图片，它包含8张子图。分别在是八个不同的子任务下测试大模型的few-shot的能力。...△左，事实性幻觉；右，忠实性幻觉事实性幻觉，是指模型生成的内容与可验证的现实世界事实不一致。比如问模型“第一个在月球上行走的人是谁？”...，模型回复“Charles Lindbergh在1951年月球先驱任务中第一个登上月球”。实际上，第一个登上月球的人是Neil Armstrong。...另外，Karpathy 的另一句话，更是被许多人奉为经典。他认为，与大模型相对的另一个极端，便是搜索引擎。「大模型 100% 在做梦，因此存在幻觉问题。

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AI Agent 中自然语言模型与代码模型在 API 调用中的深度协作

模型协作与实际执行：赋能代码工作与自主运行在实际执行过程中，自然语言模型与代码模型的协作更为紧密且深入。...例如，在开发一个旅游预订平台时，代码工作者可以根据代码模型生成的机票预订 function 参数模型，进一步完善预订流程中的错误处理机制、与其他业务模块的集成逻辑等。...安全框架下的架构重塑与 DSL 的变革在最终的实现中，为确保系统的安全性和稳定性，会将上述模型架构在特定的 “安全框架” 中。...模型协作与实际执行：赋能代码工作与自主运行在实际执行过程中，自然语言模型与代码模型的协作更为紧密且深入。...例如，在开发一个旅游预订平台时，代码工作者可以根据代码模型生成的机票预订 function 参数模型，进一步完善预订流程中的错误处理机制、与其他业务模块的集成逻辑等。

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Tensorflow中模型保存与回收的简单总结

今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢，其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?

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学界 | 综述论文：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择

进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 1 简介：基本的模型评估项和技术机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。...模型选择让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」典型的回答可能是：「首先，将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算模型对测试集的预测准确率。」...因此，我们想对比不同的算法，选出性能最好的一个；或从算法的假设空间中选出性能最好的模型。 ? 图 3：偏差和方差的不同组合的图示。 ?...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。...本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。

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大模型的模型压缩与有效推理综述

量化误差在token-by-token生成过程中逐个累积，因此量化生成式语言模型通常是一个更复杂的问题。...预训练阶段使用大规模的无标签数据集，学习语言的通用特征和结构；微调阶段使用带标签的数据，使其适应特定任务。模型蒸馏可分为微调蒸馏和预训练蒸馏两类。...级联推理将模型分解为多个子模型，每个子模型处理输入序列的不同部分。混合专家将模型分解为多个专家，每个专家处理输入序列的不同部分。这些方法可以结合其他压缩加速方法来提高LLMs的效率。...在稀疏 MoE 模型中，大多数现有工作都关注如何在保留大部分表示能力的同时减少内存占用。MoEBERT 将预训练 BERT 中的前馈网络（FFN）转换为多个专家，并在推理时只激活一个专家，以提高速度。...AdaMix 提出了一种混合适配器或低秩分解矩阵的混合方法，以增强下游性能。MixDA 使用一组领域适配器注入领域特定知识，并训练一个混合适配器门动态融合多个领域任务。

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独家 | 哪个更好：一个通用模型还是多个专用模型？

TensorFlow 加载多个模型的方法

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INSTRUCTEVAL：一个专用于的大型语言模型(LLMs)的全面评估方法

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