人们曾经提出一种半监督学习来试图解决这个问题，其中涉及无监督或自监督的预训练，然后进行有监督的微调。 这种方法在预训练期间以与任务无关的方式利用未标记的数据，仅在有监督微调时使用带标签的数据。...这种方法在计算机视觉上很少受关注，但是在自然语言处理中已成为主流。例如，人们首先在未标记的文本（例如Wikipedia）上训练大型语言模型，然后在一些带标记的示例中对该模型进行微调。...一旦卷积网络完成了预训练和微调，其在特定任务上的预测就可以得到进一步改善，并可以提炼成更小的网络。 为此，作者接下来再次使用了未标记的数据，以让学生网络模仿教师网络的标签预测。...图2：仅使用1％/10％的标签，在ImageNet上，以前的SOTA方法和本文方法（SimCLRv2）的top-1准确率。虚线表示完全监督下的ResNet-50进行100％标签训练。完整比较见表3。...如果仅对1％/ 10％的标记示例进行微调，并使用未标记的示例将其蒸馏至相同的架构，则可以达到76.6％/ 80.9％的top-1准确率，相对于以前的SOTA，准确率提高了21.6％/ 8.7％。
化学文献中蕴含着丰富信息，通过“化学文本挖掘技术”提取关键数据，从而构建庞大的数据库，不仅能够为实验化学家提供详尽的物理化学性质和合成路线指引，还能够为计算化学家提供丰富的数据和洞见用于模型构建和预测。...而这里微调的两个GPT-3.5-turbo模型分别仅花费了1美元和5美元，在小型训练数据集上表现出了极高的性价比。 （a）Paragraph2RXNRole任务中两个子任务的数据形式。...（a）在有无提示工程的情况下，微调GPT-3.5-turbo的性能随训练数据规模变化的折线图（b）各模型在Paragraph2NMR任务上的Levenshtein相似性和完全匹配准确率热图。...在1060条手动标注训练数据上微调 Mistral-7b-instruct-v0.2和GPT-3.5-turbo等LLM，能够达到64.8%和63.6%的完全匹配准确率（表1），轻松超过了Vaucher...为了客观地比较上下文学习和微调方法的性能，应为同一个大模型提供相同数量的相同示例。在这里，研究人员测试了最新的GPT-3.5-turbo-0125，上下文长度扩展到16 K并同时支持微调。
并且，在测试语音中会存在训练时不存在的单词，因此该模型可以是’Zero-shot’的。因此，该模型比标准分类方法(解码器只能预测在训练期间学习的类别)更通用。...一个训练epoch内伴随着使用Adam的1200次更新，学习率为3*10−4和批量大小为128。当10个epoch的验证集上没有观察到改进时，我们停止训练，并基于有效损失保持最佳模型。...对于超过一半的样本，真实音频段在解码器的预测中排名第一或第二。相比之下，预测词汇表上均匀分布的模型（“随机模型”）在相同的MEG数据集上仅达到2%的TOP-10准确率。...首先，当使用模型输出按余弦相似性对候选片段进行排序时，经过训练以预测具有回归目标的Mel谱图的模型（表2中的“基础模型”）在数据集上平均达到10%的TOP-10准确率，即比我们的模型低近五倍。...第三，为了测试我们的模型是否有效地利用了个体间变异性，我们在不同数量的受试者上进行了训练，并计算了前10%受试者的准确率。随着模型在两个MEG数据集上训练更多对象，解码性能提高。
选自TowardsDataScience 作者：Baptiste Rocca 参与：贾伟、路 准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。...一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。...你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了 96.2％！ 你的老板很惊讶，决定不再测试直接使用你的模型。...以这种方式学得的分类器在未来实际测试数据上得到的准确率甚至比在未改变数据集上训练的分类器准确率还低。实际上，类的真实比例对于分类新的点非常重要，而这一信息在重新采样数据集时被丢失了。...则预测类为 C0，否则为 C1。 这里，只要输出给定点的每个类的概率，使用哪个分类器并不重要。在我们的例子中，我们可以在数据上拟合贝叶斯分类器，然后对获得的概率重新加权，根据成本误差来调整分类器。
它在识别AI生成的文本方面的准确率为98%–100%，具体取决于提示和模型。相比之下，OpenAI最新的分类器的准确率在10% 到56% 之间。...每个期刊仅使用10篇文章是一个异常小的数据集，但作者认为这并不是一个问题，恰恰相反，假设可以使用如此小的训练集开发有效的模型，则可以使用最小的计算能力快速部署该方法。...简单测试使用的测试数据与训练数据性质相同（选取同一期刊的不同文章），使用新选择的文章标题和摘要来提示ChatGPT。...底部的数据显示了使用GPT-3.5文本特征训练的模型对GPT-4文本进行分类时的结果。所有类别的分类准确性都没有下降，这是一个非常好的结果，证明了方法在GPT-3.5和GPT-4上的有效性。...从图中可以看到，应用相同的模型，并使用ACS期刊的文本对这组新示例进行训练后，正确分类率为92%–98%。这与训练集中得到的结果类似。
粗体的加速表明使用相同模型来进行选择和使用最终预测的基准方法的设置不是误差较低就是误差在平均top-1误差的1 std之内。在整个数据集中，SVP加快了数据选择速度的同时没有显著增加最终结果的误差。...特别是在CIFAR10上，小规模代理模型删除了50％的数据，但不会影响在子集上训练的更大、更准确的模型的最终准确性。...此外，在所有数据上训练代理模型，选择要保留的样本以及在子集上训练目标模型的整个过程仅花费了2小时23分钟，相比于在完整数据集上训练目标模型的标准方法，端到端的训练速度提高了1.6倍，如下图所示： ?...在有无代理选择数据的情况下，ResNet164(带有预激活)在CIFAR10上的训练曲线。浅红色线表示训练代理模型（ResNet20）。...在主动学习中，SVP的数据选择运行时间最多可提高41.9倍，同时误差没有显著增加（通常在0.1％以内）；在核心集选择中，SVP可以从CIFAR10中删除多达50％的数据，并使训练目标模型花费的时间缩短为原来的十分之一
一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。...你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了 96.2％！ 你的老板很惊讶，决定不再测试直接使用你的模型。...以这种方式学得的分类器在未来实际测试数据上得到的准确率甚至比在未改变数据集上训练的分类器准确率还低。实际上，类的真实比例对于分类新的点非常重要，而这一信息在重新采样数据集时被丢失了。...我们再更具体地考虑，假设： 当真实标签为 C1 而预测为 C0 时的成本为 P01 当真实标签为 C0 而预测为 C1 时的成本为 P10 其中 P01 和 P10 满足：0 10 预测类为 C0，否则为 C1。 这里，只要输出给定点的每个类的概率，使用哪个分类器并不重要。在我们的例子中，我们可以在数据上拟合，然后对获得的概率重新加权，根据成本误差来调整分类器。 ?
研究人员仅使用一个拥有80亿参数的LLM——远小于行业巨头如GPT-4——便在测试数据集上实现了28.18%的答案准确率提升和13.89%的工具使用精度提高。...例如，HT表示模型在处理一个困难问题时选择使用工具。 工具使用准确率定义为： 实验结果 答案准确率 该微调方法在自定义数据集上的表现显著优于所有基准模型，这些数据集通常未在预训练中涵盖。...工具使用准确率 总体而言，训练模型在所有数据集上均实现了最佳的工具使用准确率，除了在SciBench数据集上排名第二。...除了表中展示的优势外，研究人员还进一步分析了MATH数据集上的工具使用决策情况，该数据集在下图中根据问题难度提供了先验标签。 训练模型在问题难度增加时显示出合理的工具使用增长。...基础模型则无论问题难度如何均表现出对工具的过度依赖；而Claude 3.5在面对简单和困难问题时均表现出更多的直接回答信心，可能是因为MATH是一个公开数据集，该模型在训练期间已接触到类似问题。
结果显示：两个模型表现出明显的前后不一致，GPT-4的准确率从3月的97.6%下降到6月的2.4%，同时，GPT-3.5的准确率从7.4%提高到了86.8%。...但是，GPT-4的防御力在更新后显著增强，从3月的78%的回答率降到6月的31.0%，而GPT-3.5的回答率变化较小，仅降低了4%。这说明GPT-4对越狱攻击的防御力较GPT-3.5更强。...如上图所示，3月份GPT-4有超过50%的生成结果是“可直接执行”的，但到了6月份只剩10%。GPT-3.5的情况也差不多，两种模型的生成结果冗余性也略有增加。...但是，它们的3月版和6月版在 90% 的视觉谜题查询上的生成结果都一样。这些服务的整体性能也很低：GPT-4 准确率为 27.4%、GPT-3.5准确率为 12.2%。...具体来说，MoE 会将预测建模任务分解为若干子任务，在每个子任务上训练一个专家模型（Expert Model），并开发一个门控模型（Gating Model），该模型可根据要预测的输入来学习信任哪个专家
字符级别文本平均长度为420。报告的准确率，指验证集上的准确率。 数据集：100k, 55个类别, 二元分类,验证集上准确率,类别平衡 ?...不同模型效果对比：BERT模型>Fasttext模型（仅需训练几分钟，准确率仅比BERT模型低3.5%）>TextCNN模型。...第一次仅训练了三轮后的准确率为0.739，模型的检查点(checkpoint)自动被保存到预先设定的谷歌存储服务的bucket中。如下图： ? 5....这样可使用feed方式提供训练或验证数据；从而也可以根据训练、验证或测试的类型，来控制模型的防止过拟合的参数值（dropout的比例）。...可基于session-feed方式，根据BERT数据转换的规则，将需要预测的数据提供给模型，从而获得预测的概率分布，并完成预测。 7. 总结 BERT发布之前，模型的预训练主要应用于计算机视觉领域。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 来自 Facebook 的研究团队将迁移学习用于代码自动补全，提出的方法在非常小的微调数据集上提高 50% 以上的准确率，在 50k 标记示例上提高了 10% 以上的准确率...最近的研究表明，代码自动补全可以通过深度学习来实现，训练数据来自程序员使用 IDE 编码行为的真实数据，使软件语言模型能够获得显著的准确率提升。...实验结果表明，该方法在非常小的微调数据集上提高了超过 50% 准确率，在 50k 标记示例上提高了超过 10% 准确率。 ?...GPT-2 和 BART，结果显示它们在自动补全预测方面的性能，比直接使用实际 IDE 代码序列的微调提高了 2.18%； GPT-2 模型在两个真实数据集上进行了训练：IDE 编写程序期间和代码补全选择期间记录的代码序列...当将模型限制为仅 10k （top1 准确率 13.1%，37.11% vs. 24.01%）和 25k （top1 准确率 12.6%，41.26% vs. 28.66%）时，边际影响最大。
现在，评估模型最简单、最快的方法当然就是直接把你的数据集拆成训练集和测试集两个部分，使用训练集数据训练模型，在测试集上对数据进行准确率的计算。当然在进行测试集验证集的划分前，要记得打乱数据的顺序。...假设现在你正在做一个关于垃圾邮件分类的工作，数据集98%都是垃圾邮件，仅2%为有效邮件，在这种情况下，即便是不建立任何模型，直接把所有的邮件都认为是垃圾邮件，你都可以获得98%的准确率。...模型构建和评估管道的流程图概览 注意：训练集和测试集的比例可设置为80:20,75:25,90:10等等。这个比例是根据数据量的大小认为设置的。一个常用的比例是使用25%的数据进行测试。...利用这一参数时，保证了生成的样本中的值比例与提供给参数的值比例相同。....fit（）方法在训练集上训练了模型（关于这一问题我可能在其他时间详细地写出来），然后使用模型的 .predicted（） 方法计算预测的标签集。
设备内置的机器学习系统（如 MobileNet 和 ProjectionNet）通过优化模型效率来解决移动设备上的资源瓶颈。但是，如果希望为自己的个人移动应用程序训练定制的设备内置模型，该怎么办呢？...它将用户提供的大型预训练 TensorFlow 模型作为输入，执行训练和优化，然后自动生成规模较小、内存效率更高、功耗更低、推断速度更快且准确率损失最小的即用设备内置模型。 ?...联合训练（joint training）和精炼（distillation）：该方法使用老师-学生的学习策略，即使用较大的老师网络（该案例中是用户提供的 TensorFlow 模型）来训练一个紧凑的学生网络...在 CIFAR-10 上，使用共享参数联合训练多个 Learn2Compress 模型花费的时间仅比训练单个较大 Learn2Compress 模型多 10%，而获得的 3 个压缩模型大小是后者的 1/...基线模型和 Learn2Compress 模型在 CIFAR-10 图像分类任务上的计算成本和平均预测延迟（Pixel phone）。
我们可以从预测值的类型上简单区分：连续变量的预测为回归，离散变量的预测为分类。 一、逻辑回归：二分类 1.1 理解逻辑回归 我们把连续的预测值进行人工定义，边界的一边定义为1，另一边定义为0。...(scaled_X_test) accuracy_score(y_test,y_pred) 我们经过准备数据，定义模型为LogisticRegression逻辑回归模型，通过fit方法拟合训练数据，最后通过...最终我们调用accuracy_score方法得到模型的准确率为92.2%。 二、模型性能评估：准确率、精确度、召回率 我们是如何得到准确率是92.2%的呢？...术语“概率”(probability)和“似然”(likelihood)在英语中经常互换使用，但是它们在统计学中的含义却大不相同。...3.5 拓展：绘制花瓣分类 我们仅提取花瓣长度和花瓣宽度的特征来绘制鸢尾花的分类图像。
此外，由于GPT-4o是MoE架构，所以OpenAI可能在mini版本上使用了相同的架构。 另有网友惊讶地表示，Claude 3.5 Sonnet参数竟等同于GPT-3 davinci。...在这个示例中，错误出现在句子编号10：「给予甲氨蝶呤」。修正为：「给予泼尼松」。输出为：10 1 Prednisone is given。示例结束。...Claude 3.5 Sonnet（2024-10-22）：Claude 3.5系列的最新模型（≈1750亿参数），在多个编码、视觉和推理任务中展现出了SOTA的性能。...下表3展示了，在每个数据集（MEDEC-MS和MEDEC-UW）上的错误检测准确率和错误纠正评分。...这一点可以从o1-preview的结果中看出，该模型在基于公开临床文本构建的MS子集上的错误和句子检测中分别取得了73%和69%的准确率，而在私有的UW集合上仅取得了58%和48%的准确率。
在混合数据集上该模型top-1的准确率可达到90.6%，top-5的准确率 96.1%；在USPTO-MIT分离集上top-5的准确率可达到97%。...5000测试集仅在模型训练完成后测试，模型开发的任何阶段都不再使用。以类似的方式，将USPTO-MIT数据集的训练集和验证集进行反应预测。同时还开发了一个USPTO-full数据集模型。...更大数量的扩增与xNF集模型训练系统比xN集表现得更好(图1)。当训练集为x80F，测试集为x20时训练模型时得到最佳精度52.3%。...使用x5M训练集增量的混合数据集计算最高的准确率为78.9%。这个数字比使用x5S训练集计算的准确率大约高1%(图2)。...由于模型是用随机打乱的增强数据训练的，它能够很好地泛化，并为新的混合数据提供了很好的预测。为了与以前的研究进行更充分的比较，还开发了一个基于完全相同的400k训练数据的模型。
04 — 如何微调 微调（Fine-tuning）是指在预训练的基础上，使用特定领域或任务的数据集来进一步训练模型，使其在特定任务上表现更好。...标注数据： 数据集需要进行标注，将问题、回答和上下文信息配对起来，为模型提供训练样本。在标注时，要确保问题和回答的配对是准确的，以便模型能够从中学习。 训练： 使用标注的数据集对模型进行训练。...关于微调数据集的数量，OpenAI提供了如下建议：微调GPT-3.5 Turbo模型至少需要10条数据，而50-100条精选数据已经足够好。...这些统计数据旨在提供一个训练过程顺利的初步检查：损失应该减少，token准确率应该增加。 如上图所示，训练后的分类准确率达到了 99.6%。...在这样的任务中，模型会根据输入的特征，预测出一个或多个类别，然后将其与真实的标签进行比较，从而计算出分类准确率。 具体来说，分类准确率是正确预测的样本数占总样本数的比例。
并且，LLM做出的预测，不仅仅是回忆训练数据，比如GPT-4提供的有洞察力的分析，甚至能揭示一家公司未来潜在的表现。...第三，为了确保GPT和ANN之间的一致性，研究人员还使用了，基于提供给GPT的相同信息集（损益表和资产负债表）训练的ANN模型。...相比之下，使用相同数据训练的ANN达到了更高的准确率60.45%（F1评分61.62%），这处于最先进的收益预测模型的范围。...当使用GPT（with CoT）预测时，发现模型在整个样本上的准确率为60.31%，这与ANN的准确率非常接近。 事实上，GPT的F1评分显著高于ANN（63.45% vs. 61.6%）。...此外，当研究人员仅使用两份财务报表的数据（输入到GPT中）训练ANN时，发现ANN的预测能力略低，准确率（F1评分）为 59.02%（60.66%）。
研究团队为 YOLO 提出了整体效率 - 准确率驱动的模型设计策略，从效率和准确率两个角度全面优化 YOLO 的各个组件，大大降低了计算开销并增强了模型能力。...用于无 NMS 训练的一致双重分配 在训练期间，YOLO 通常利用 TAL 为每个实例分配多个正样本。一对多的分配方式产生了丰富的监督信号，促进了优化并使模型实现了卓越的性能。...与一对多分配不同，一对一匹配对每个 ground truth 仅分配一个预测，避免 NMS 后处理。然而，这会导致弱监督，以至于准确率和收敛速度不理想。幸运的是，这种缺陷可以通过一对多分配来弥补。...在训练过程中，两个 head 联合优化，以提供丰富的监督；在推理过程中，YOLOv10 会丢弃一对多 head 并利用一对一 head 做出预测。...实验 如表 1 所示，清华团队所开发的的 YOLOv10 在各种模型规模上实现了 SOTA 的性能和端到端延迟。
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