В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
Gemma is designed with our AI Principles at the forefront. As part of making Gemma pre-trained models safe and reliable, we used automated techniques to filter out certain personal information and other sensitive data from training sets. Additionally, we used extensive fine-tuning and reinforcement learning from human feedback (RLHF) to align...
私は、モデルのポートフォリオのためのオプティマイザを書きたいと思っています。
純粋に仮定すると、モデルを保存するのではなく、そのモデルが学習されたデータセットをスタックし、その上で最終的に1つのモデルを学習させれば、結果はモデルのアンサンブルと同等になるはずですよね？
また、論文にあるような位置マッチメイキングではなく、傾向スコアを使った実験も計画している。これによって確率を同時に校正することができる。
それから、google libaを使って何が得られるか試してみるつもりだ。
後で結果を発表するつもりだ。
また、論文にあるような位置マッチメイキングではなく、傾向 スコアを使った実験も計画している。これによって、確率を同時に校正できるようになる。
理論的には、これを通してサンプルを検索し、マッチングすることができる
例えば、サンプルの1つを0、もう1つを1とランダムにマークする。どのサンプルがどのサンプルに属するかを分類するために、NSに分離を教える。これは逆数検証とも呼ばれる。
理想的には、NSはサンプルを識別できず、誤差は0.5程度であるべきである。これは元の標本がうまく無作為化されていることを意味します。
0.5近辺であれば、このデータはトレーニングに使用できます。極端な値は外れ値です。
そして、それぞれの「確率」について、推測されたケースのパーセンテージを計算することができる。
ここまでは、このアプローチを取るのはちょっと気が引ける。
他の参加者と相場予測の成功を比較したい人のための、現在開催中の興味深いコンテスト。
現在開催中の興味深いコンペティション- 相場予測の成功を他の参加者と比較したい人のために。
このリンクはすでに何度もここにある
私は覚えていなかった。当時はどうすればいいのかはっきりしなかったのだろうが、今ヘルプを読んではっきりした。 とにかく、このアイデアが長い間機能しているのは事実だ。私の理解では、彼らは良い予想に対して暗号のようなもので報酬を支払っている。
不利な点は、もちろん、コードがオープンで、参加するためには譲渡しなければならないことだ。
未来はここにある。 グーグルのLLMをローカルで運営している。これで妻も友人もいらない。
未来はここにある。 グーグルのLLMをローカルで運営している。これで妻も友人もいらない。
https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/
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