Notes

Оценка качества прогнозов Машинное и глубокое обучение
Преимущества CNN перед FFN заключаются в их способности к автоматическому извлечению признаков из данных, что делает их идеальным выбором для обработки изображений. Кроме того, свёрточные нейронные сети имеют более высокую скорость обучения и меньшее количество параметров, что делает их более эффективными в работе с большими объемами данных. Каждая архитектура имеет свои преимущества и недостатки, и выбор оптимальной зависит от конкретной задачи и данных. Векторная модель – алгебраическая модель для представления текстовых документов в виде векторов в пространстве признаков.
В большинстве случаев нулевая температура является предпочтительной при решении задач в текстовой аналитике. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Это происходит потому, что https://ai4all.org чаще всего при анализе текста имеется единственный “правильный” ответ, который мы стремимся получить при каждом запросе. При нулевой температуре у нас есть все шансы получить этот ответ с первого раза. Мы предпочитаем устанавливать температуру на ноль при извлечении сущностей, извлечении фактов, анализе тональности и для многих других задач, которые мы решаем как аналитики. Как правило, если промпт предоставляется модели однократно, всегда следует устанавливать температуру на ноль, т.к. Кластерный анализ — это метод, который группирует объекты (в нашем случае, тексты) на основе их сходства.
В отличие от предыдущих фреймворков бенчмаркинга, ChatArena стремится решать задачу бенчмаркинга иначе. Эта платформа бенчмарков проводит анонимизированные и рандомизированные битвы различных LLM на конкретных промтах, а пользователи решают, какая LLM (анонимная) лучше справилась с работой. Существуют и более продвинутые способы перебора гиперпараметров, обеспечивающие за минимальное число проверок более быструю сходимость к наилучшей конфигурации (см. hyperparameter optimization).
Когда человек начинает работать над конкретной проблемой, где имеется небольшое количество обучающих данных, он берет эти заранее подготовленные веса и продолжает обучение. Данный раздел представляет собой практическое руководство по настройке входных параметров модели. Сначала рассмотрим строгие правила, которые помогут определить, какие параметры следует установить на ноль. Затем мы дадим несколько советов, которые помогут вам настроить параметры с ненулевыми значениями. Top-k семплирование – это способ совместить несовместимое, ведь, в отличие от использования только температуры, этот метод позволяет сохранять необходимый уровень разнообразия без существенной потери качества. Ввиду своей универсальности и высокой эффективности, техника top-k семплирования породила множество вариаций.
Семь ключевых метрик: как объективно оценивать ответы больших языковых моделей
Различать их крайне важно, поскольку оно влияет на доступность, адаптивность и инновационный потенциал. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ. Разберемся, что это такое, как они развивались и чем отличаются друг от друга.
Оценка качества прогнозов для временных рядов
В связи с предстоящим запуском Claude 3 Anthropic сосредоточится на улучшении интеграционных возможностей, расширении сфер применения и настройке ИИ-помощников для удовлетворения различных потребностей организаций. Проводя внешние проверки и оценки безопасности, Anthropic стремится минимизировать риски, связанные с развитием ИИ, и обеспечить использование возможностей Claude 3 без непредвиденных последствий. Компания Anthropic, занимающаяся безопасностью и исследованиями в области ИИ, сделала значительный скачок в развитии ИИ, разработав Claude, сосредоточившись на создании надежных, интерпретируемых и управляемых систем ИИ. Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ.
Мы также рассмотрим другие тонкие настройки, оптимизирующие поведение моделей. Так мы повысим качество итоговой модели, настраивая её, используя всю доступную информацию. Взвешенное усреднение, в свою очередь, показало способность модели определять наиболее распространённые классы, которая также оказалась не очень хорошая. В целом, анализ текстовых данных с использованием тематического моделирования - это захватывающее исследование, которое открывает новые горизонты в понимании текстов и семантических связей между ними. Выбор моделей обусловлен существенным их различием в способности отражения структуры документа.

Недообучение модели приводит к её плохому качеству как на обучающих данных, так и на тестовых. Выборка — это набор данных, который используется для обучения или анализа модели. Одной из эффективных стратегий для работы с большими объемами данных является распределенное хранение. Данные разбиваются на блоки и хранятся на нескольких узлах, что позволяет снизить нагрузку на один узел.
Рассмотрим их более подробно, обучив линейную регрессию на данных Medical Cost Personal. Решив все проблемы инфраструктурного характера, мы смогли наконец раскатить нашу RAG‑модель на 50%, используя метод канареечного развёртывания (canary deployment), и запустить А/Б‑тестирование. После того как она проработала на проде чуть больше недели, собралось достаточно данных, чтобы сравнить интересующие нас бизнес‑метрики и оценить влияние нового типа модели на автоматизацию клиентских обращений. В итоге, правильная настройка модели в 3D моделировании играет решающую роль в создании высококачественных и реалистичных результатов.
Для решения этой задачи мы решили использовать синтетические данные исправлений гладкости. С учётом таких вводных факторов стандартное обучение seq2seq-трансформерной модели с нуля, как было принято для sentence-to-sentence-переводчика, нереализуемо. Из-за нехватки документных данных SFT без претрейна будет работать плохо, а гладкость переводов внутри параллельных корпусов оставляет желать лучшего (там много машинных переводов и других синтетически сгенерированных данных). Значение указательных фраз или местоимений часто зависят от контекста, в котором они употребляются. Например, англоязычное you может переводиться в «ты» или «вы» в зависимости от выбранного тона формальности.
ДСМ-метод автоматического порождения гипотез является представителем логического подхода в интеллектуальном анализе данных. Преимуществом ДСМ-метода по сравнению со статистическими методами является прозрачность процесса логического вывода и хорошая интерпретируемость генерируемых гипотез [3]. ДСМ-метод реализует синтез трех познавательных процедур – эмпирической индукции, структурной аналогии и абдукции [1].
Website: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/