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训练14分钟，超越Alpaca！华人团队发布「飞天羊驼」，基于LLM的数据过滤新范式

因此，如何以高效、自动化的方式过滤出这些低质量数据，成为提升LLM微调效果的关键所在。...更少数据，训练更强「羊驼」 具体来说，研究者利用强大的LLM（如ChatGPT）自动评估每个（指令，输入，回应）元组的质量，对输入的各个维度如Accurac、Helpfulness进行打分，并过滤掉分数低于阈值的数据...作者还将AlpaGasus-9k和使用从Alpaca数据集中随机挑选出9k数据训练的模型进行了对比。...消融实验部分，作者从选出训练AlpaGasus的9k数据中随机抽取3k和6k数据，并使用相同的训练脚本从LLaMA微调两个AlpaGasus的变体。...作者发现，这可能是由于在数据选择和过滤过程中，没有指定技能类别的比例，导致与编程相关的数据被过滤的比例（88.16%）比平均过滤比例（82.25%）高很多。因此，这导致编程技能比其他技能弱。

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用python生成随机数的几种方法「建议收藏」

本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。...有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。...number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数 def get_number_by_pro...number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数 def get_number_by_pro...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.9K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    使用蒙特卡洛树搜索实现围棋落子算法

    在计算机科学中，当面对一个计算量大的复杂问题时，一种常用的做法就是引入概率和随机性，我们不一定要寻找理论上的最优做法，我们只要以一定的概率寻找到相对优越的做法即可。...上图模拟后表明第一个节点胜率是100%，第二个节点是0，第三个节点是100%，如此说明黑棋以第一种和第三种方式落子所得的赢面更大，当然这是不一定的，因为当前结果只是一次随机模拟的结果，很可能中间节点对应走法更好...注意到此时第二层第一个节点的赢率下降到2/3，因此下次再选择时，根据赢率最大原则，我们选择第一层第3个节点展开： ?...exploitation是压榨的意思，它意味着我们将资源投入到当前看起来回报最高的地方，exploration表示探索，它意味着我们尝试一下把资源投入到目前看起来回报不高的地方，探索很可能会带来新的收获，如何以科学的方法平衡这两种选择...temperature用于控制exploitation和exploration的比例，如果这个值大，意味着你更愿意冒险，也就是你愿意多尝试把资源投入到当前赢率小的节点，如果该值小，意味着你比较保守，你更愿意把资源投入到当前赢率更大的节点

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    【流行病学大背景下】：孟德尔随机化的现在与未来

    随着更多与复杂性状相关的基因变异被发现，进行孟德尔随机化的可能性也在增加。 「每增加一个变异都会增加暴露变异的解释比例，从而有可能提高后续孟德尔随机化分析的效力。」...因此，虽然全球基因组分析的规模不断扩大，使得基因发现的范围不断扩大，从而可以对更多性状进行充分有力的孟德尔随机化分析，但在一定程度上，这对特定性状的多基因孟德尔随机分析的益处可能是有限的。...生物银行数据的「一个特别优势」是可以进行非线性孟德尔随机分析，因为这需要相同个体的遗传变异、暴露和结果的个体级数据。「另一个优势」是可以对特定人群进行亚组分析，如性别分析或非吸烟者分析。...虽然孟德尔随机化过程中的一些方面可以实现有效的自动化，无论是高通量算法还是努力遵循最佳实践的善意的人类研究人员，但每个流行病学问题都是不同的，需要思考如何选择数据集和聚焦分析计划，以产生最可靠的推论。...也许有一天，机器学习会破解如何以最佳方式设计调查，并对不同来源的证据进行三角测量。但目前为止，「孟德尔随机化仍然是一个聪明的人类分析师比机器更有优势的领域」。

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    人脑的结构-功能连接带宽

    此外，我们使用下面的SC- FC多边形比例公式，计算每个受试者在Erdős-Rényi随机图中与我们的SC图密度相同的最短路径长度的期望比例，以比较个体间的标准差，并将我们的经验值与图是随机的预期值进行对比...当与Erdős-Rényi随机图中长度为k的最短路径(k= 1...9)的预期比例进行比较时，我们发现直接SC-FC路径(k= 1)与经验数据的比例(10%)相似，而长度为2和3的SC路径促进了不同比例的...这些发现支持了Wang等人(2020)的观点，他们在包括间接(长度= 2)路径时，通过应用预测率高于60%的模型从FC预测SC；虽然可以使用随机图复制单个(直接)路径的比例，但我们无法使用每个受试者的随机数据复制元组和三组...因此，长度为1的路径所占的比例是相似的。关于较长的路径的比例，我们的公式表明，在这种类型的随机图中，长度为k的路径的比例在k= 3之后迅速下降。...对于长度为2和3的路径，它们的比例是随机的(在施加的约束条件内；即密度)，因此不期望与经验数据中发现的这些路径的比例一致。

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    大数据告诉你开车真相

    购车年轻化 90后车主接近1/4 本次数据来源为覆盖全国60个重点城市的路宝车主，随机抽取100万条有效行驶记录。我们发现，路宝车主已然成为高学历、年轻有活力的新一代车主的代名词。...首先，路宝车主有24.5%是90后，平均年龄30岁，男女比例为4:1，本科及以上学历的车主占64%，主要分布在IT、传媒、金融等热门行业。 ?...另外，有趣的是此次调查的车主中87年出生的人数最多，（小编也是87年的，还木有摇到号，情何以堪！）。同时，我们发现车主更亲睐7万-18万元的合资品牌经济型汽车。...，一定要注意安全驾驶！...腾讯大数据预测，即将到来的2月14日情人节，全国重点城市或将再次出现大范围拥堵，请尽量选择错峰出行，关注腾讯路宝的智能避堵路线规划。

    2.1K100

    【深度学习篇】--神经网络中的调优二，防止过拟合

    2、对于多层时可以定义如下：  可是如果有很多层，上面的方式不是很方便，幸运的是，TensorFlow提供了更好的选择，很多函数如get_variable()或者fully_connected()接受一个...*_regularizer 参数，可以传递任何以weights为参数，返回对应正则化损失的函数，l1_regularizer()，l2_regularizer()和l1_l2_regularizer(...在每一次训练step中，每个神经元，包括输入神经元，但是不包括输出神经元，有一个概率被临时的丢掉，意味着它将被忽视在整个这次训练step中，但是有可能下次再被激活（是随机的） 超参数p叫做dropout...5、应用  keep_prob是保留下来的比例，1-keep_prob是dropout rate 当训练的时候，把is_training设置为True，（丢掉一些数据），当测试的时候，设置为False...四、选择适当的激活函数 大多数情况下激活函数使用ReLU激活函数，这种激活函数计算更快，并且梯度下降不会卡在plateaus，并且对于大的输入值，它不会饱和，相反对比logistic function和

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    【经验帖】深度学习如何训练出好的模型

    一般来说，权重可以通过计算每个类别的样本比例的倒数得到。 例如，假设我们有一个二分类任务，其中少数类别的样本占总样本数的比例为0.1，多数类别的样本占总样本数的比例为0.9。...随机颜色变换（Random color jitter）：对图像进行随机颜色变换，如亮度、对比度、饱和度等的调整。 加噪声（Add noise）：向图像中添加随机噪声，从而使模型更具有鲁棒性。...Dropout rate（丢弃率）：丢弃率指在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元，从而防止过拟合。过高的丢弃率会导致模型欠拟合，而过低的丢弃率则会导致过拟合。通常需要根据具体问题和网络结构进行调整。...随机搜索超参数：超参数是模型的配置选项，如层数、节点数、学习率等。随机搜索超参数可以帮助我们找到最优的模型，而不需要尝试所有可能的超参数组合。...硬件优化：使用更好的硬件，如GPU和TPU等，可以帮助我们加速模型训练，并节省时间和成本。 对比实验：进行对比实验也是选择最优模型的一种方法。

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    样本不平衡数据集防坑骗指南

    与欠采样相反的是，过采样通过随机复制样本较少类别中的样本以期达到减少不平衡的目的。比如，如果正样本有50例，负样本有950例，正样本比例为5%。...此时正样本所占比例为33%。 这种方法通过聚类作为中介不但一定程度上缓解了类间的样本不平衡问题，还一定程度上缓解了类内的不平衡问题。但是这种方法和一般的过采样方法一样容易使模型对训练数据过拟合。...如果是下图所示的二维情况，可以看成是在两者连线中间选择了一个点作为人工样本。 比如，有20个正样本，980个负样本，正样本所占比例为2%。...注意在Boosting算法中所谓的弱分类器的基本假设是其要率好于随机选择的结果，这样才能保证集成之后能提供一个更好的效果。 ?...而在对角线上的算法如E，相当于随机选择，而阴影中的算法就可以直接爆炸了，还不如随机选择的算法可能感觉自己生不如死吧。但是换个角度想，类似点F所代表的算法是否就真的是个total loser呢？

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    NLP 中的通用数据增强方法及针对 NER 的变种

    Random Insertion Steps: 随机选择一个不是 stopword 的词 找到这个词的近义词 将该近义词插入到句子的一个随机位置 [提出者] 2019: EDA: Easy Data...原本指在一个 batch 中随机选择两张图片，将他们按照一定比例进行叠加。这被认为是一种正则化手段。 后来论文 2 将这个方法适配到 NLP 中，提出了两种适配方法。...随机选择两个句子，将他们的 word embedding 按照一定比例相加，得到一个新的增强样本的 word embedding，作为一个训练样本。...然后再接下来，同样，训练集中 S-LOC 后面接的都是地点如 London、Paris，所以下一个一定是地点词。由于这都是根据概率随机生成的，所以会有比较大的多样性。...如果是，从训练集中随机选择一个相同类型的 mention 来与之替换。 和 SR 同样存在长度可能不等的问题，所以也会导致 label 序列变化。

    1.5K30

    深度学习如何训练出好的模型

    一般来说，权重可以通过计算每个类别的样本比例的倒数得到。 例如，假设我们有一个二分类任务，其中少数类别的样本占总样本数的比例为0.1，多数类别的样本占总样本数的比例为0.9。...随机颜色变换（Random color jitter）：对图像进行随机颜色变换，如亮度、对比度、饱和度等的调整。 加噪声（Add noise）：向图像中添加随机噪声，从而使模型更具有鲁棒性。...Dropout rate（丢弃率）：丢弃率指在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元，从而防止过拟合。过高的丢弃率会导致模型欠拟合，而过低的丢弃率则会导致过拟合。通常需要根据具体问题和网络结构进行调整。...随机搜索超参数：超参数是模型的配置选项，如层数、节点数、学习率等。随机搜索超参数可以帮助我们找到最优的模型，而不需要尝试所有可能的超参数组合。...硬件优化：使用更好的硬件，如GPU和TPU等，可以帮助我们加速模型训练，并节省时间和成本。 对比实验：进行对比实验也是选择最优模型的一种方法。

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    一文解决样本不均衡（全）

    1.3 判断解决不均衡的必要性 从分类效果出发，通过上面的例子可知，不均衡对于分类结果的影响不一定是不好的，那什么时候需要解决样本不均衡？...判断是否出现某一类别样本数目非常稀少的情况，这时模型很有可能学习不好，类别不均衡是需要解决的，如选择一些数据增强的方法，或者尝试如异常检测的单分类模型。...2.1 样本层面 2.1.1欠采样、过采样 最直接的处理方式就是样本数量的调整了，常用的可以： 欠采样：减少多数类的数量（如随机欠采样、NearMiss、ENN）。...过采样：尽量多地增加少数类的的样本数量（如随机过采样、以及2.1.2数据增强方法），以达到类别间数目均衡。 还可结合两者做混合采样（如Smote+ENN）。...在计算性能足够下，可以考虑数据的分布信息（通常是基于距离的邻域关系）的采样方法，如ENN、NearMiss等。 随机过采样或数据增强样本也有可能是强调（或引入）片面噪声，导致过拟合。

    1.5K31

    DMS：直接可微的网络搜索方法，最快仅需单卡10分钟 | ICML 2024

    根据搜索策略将NAS方法分为两类：随机搜索方法和基于梯度的方法。  随机搜索方法需要对大量子网络进行采样以比较性能。然而，这些方法的搜索效率受到样本评估周期的限制，导致性能降低和搜索成本增加。 ...与随机搜索方法不同，基于梯度的方法采用梯度下降法来优化结构参数、 提高效率，使其更善于平衡搜索成本和最终性能。然而，一个巨大的挑战依然存在：如何以直接和可微的方式为结构超参数建模？...具体而言，基于随机搜索的方法可以分为三种：multi-shot NAS：需要训练多个模型，这非常耗时，如EfficientNet用了1714个TPU天来进行搜索。...one-shot NAS：需要训练一个庞大的超网络，也需要大量资源，如ScaleNet用了379个GPU天来训练一个超网络。...然而，先前的方法在建模网络的宽度和深度时往往难以同时满足这两个条件，可以将它们分为三类：（1）多元素选择，（2）单数字选择和（3）梯度估计topk。

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    轻松搞定ANSYS仿真参数化

    ANSYS中仿真参数化 参数可以在用于结构和流体仿真的所有ANSYS应用程序中定义，如：SpaceClaim、DesignModeler、Meshing、Mechanical、Fluent、CFX-Pre...几何参数指给定特征的尺寸或位置，更改几何参数可实现模型大小及位置变化，并不一定改变模型中实体的总数；拓扑参数对应着模型中的几何特征数，更改特征数可以添加或删除几何实体，实现模型中实体数量的变化。...SpaceClaim集成在Workbench平台，可以通过拉伸、移动创建参数，过程如下所示： ① 点击拉动(Pull)或移动(Move)按钮，进入拉动或移动模式下，选择相应特征进行操作： 拉动模式下选择几何特征如圆柱面...Meshing中任何以“□”符号为前缀的输入或输出都可以参数化。...在Mechanical中网格、设置及后处理中，任何以“□”符号为前缀的输入和输出都可以参数化。

    3.4K31

    深度学习基础之 Dropout

    随机失活在训练过后的测试阶段并不使用。 由于随机失活的使用，网络的权重会比正常的网络权重大。因此在，最终在网络模型权重保存之前，权重首先根据随机失活的比例进行了缩放。...在测试时，我们通过随机失活的比例缩减输出结果。[...]请注意，此过程可以通过在训练时执行操作并在测试时使输出保持不变来实现，这通常是在实践中实现的过程。...随机失活在实践中的效果很好，或许可以取代权重正则化（如权重衰减）和活动正则化（例如表示稀疏性）的需要。 ?...使用随机失活的示例 本节总结了最近研究论文中使用随机失活的一些例子，就如何以及在哪里使用随机失活提供了建议。...他们使用贝叶斯优化过程来配置激活功能的选择和随机失活概率。 ...贝叶斯优化过程可知，随机失活对于我们训练的sigmoid网没有帮助。一般来说，ReLUs 和随机失活似乎一起使用效果更好。

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    注意！这个小球开始下山了

    ，直观地了解每种方法的计算过程，比如动量下降的内部工作原理： 可以使用可视元素来跟踪梯度、动量、梯度平方和等数据，比如下图中的两片灰色代表两个方向上的梯度平方和： 可以绘制下降路径，以了解不同的算法如何以不同的方式到达目的地...我们现在用的梯度下降算法，一般指的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD），表示每次迭代只随机使用一个样本或一个小批量（mini-batch）来计算梯度。...——把过去的梯度按照一定比例加到当前梯度，正好可以满足这两点。...上图中，AdaGrad和Vanilla Gradient Descent进行PK，普通梯度下降会先选择最陡峭的方向，而AdaGrad选择的路径显然更优秀。...RMSProp 然而，AdaGrad的问题在于它的速度非常慢，——因为梯度平方的总和只会增长，永远不会缩小，就造成了学习率一定是越来越小的。

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    数据增强之图像变换与自定义transforms

    只能设置为 1 或者 3 功能：根据一定概率将图片转换为灰度图。...若为 a，则仅在 x 轴错切（保持x轴平行），在 (-a, a) 之间随机选择错切角度 若为 (a, b)，x 轴在 (-a, a) 之间随机选择错切角度，y 轴在 (-b, b) 之间随机选择错切角度...若为 (a, b, c, d)，x 轴在 (a, b) 之间随机选择错切角度，y 轴在 (c, d) 之间随机选择错切角度 resample: 重采样方式，有 NEAREST、BILINEAR、BICUBIC...如(a, b)，则会随机选择 (a, b) 中的一个遮挡比例 ratio: 遮挡区域长宽比。如(a, b)，则会随机选择 (a, b) 中的一个长宽比 value: 设置遮挡区域的像素值。...transforms.RandomErasing(p=1, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=(254/255, 0, 0))的效果如下，从scale=(0.02, 0.33)中随机选择遮挡面积的比例

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    机器学习知识点归纳 第1篇

    ② 随机搜索 随机搜索的思想与网格搜索比较相似，只是不再测试上界和下界之间的所有值，而是在搜索范围中随机选取样本点。...7.2 降低过拟合的方法： ① 从数据入手，获得更多的训练数据； ② 降低模型复杂度； ③ 正则化，给模型的参数加上一定的正则约束，比如将权值的大小加入到损失函数中。...(2) 过采样(oversampling) 重复正比例数据，实际上没有为模型引入更多数据，过分强调正比例数据，会放大正比例噪音对模型的影响。...(1) 算法流程 1）从少数类样本中，随机选择一个样本A； 2）确定k值（通常是k=5），找到该样本A最近的k个样本； 3）从该k...个近邻样本中随机选择一个样本B； 4）生成的新样本为：样本A与样本B中间的一个随机点。

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    孤立森林（Isolation Forest）

    异常点不一定是有问题的点，但是在各行各业中异常点都是重点关注的对象。...孤立森林算法原理 孤立森林算法类似随机森林。但是不根据信息增益或基尼指数来选择划分属性和节点，属性和节点的选择都是随机的。...由于每次切数据空间都是随机选取一个维度，如果维度特别多，建完树后仍然有大量的维度信息没有被使用，导致算法可靠性降低。...100 max_samples: 在每一颗树中，样本个数或比例，不是必有项，如缺失默认值 为“auto” contamination： 用户中异常点的比例(0,0.5)，不是必有项，如缺失默认值为...0.1 max_features: 每颗树中特征个数或比例函数，不是必有项，默认值为1 5.数据模拟 背景介绍: 对于mcc是夜店商户进行数据分析，发现异常交易的夜店 step1：加载数据

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