Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3296
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Ich habe keine Frage. Ich habe geschrieben, warum eine große Anzahl von Merkmalen zu schlechten Ergebnissen bei kausalen Schlussfolgerungen führt.
und ich habe Ihnen gesagt, dass es nur Ihre Hypothese ist, dass die Ergebnisse schlechter werden, wenn die Anzahl der Merkmale zunimmt".
Und ich habe meine Hypothese dargelegt. Niemand hier in MO hat bisher versucht, dies zu testen, weil die Kosten für Experimente zu hoch sind. Aber ich erinnere Sie daran, dass einige Leute dies für GPT getan haben, und es gab einen Sprung in der Qualität der Verbindungen von heterogenen Informationen bis zu dem Punkt, an dem es möglich war, neue Verbindungen und Schlussfolgerungen zu erstellen.
und ich habe Ihnen geschrieben, dass es sich nur um Ihre Hypothese handelt: "Je mehr Merkmale, desto schlechter die Ergebnisse".
Ich habe meine Hypothese dargelegt. Niemand hier in MO hat bisher versucht, sie zu testen, weil die Kosten für Experimente zu hoch sind. Aber ich erinnere Sie daran, dass einige Leute es für GPT getan haben, es gab einen Sprung in der Qualität der Verbindungen von heterogenen Informationen in einem solchen Ausmaß, dass es möglich wurde, neue Verbindungen und Schlussfolgerungen zu schaffen.
Ich habe Ihnen geschrieben, dass dies Ihre Hypothese ist, ich habe keine Hypothese aufgestellt. Sie ist streng bewiesen.
Was Sie gesagt haben, ist NICHT bewiesen, es ist ein empirisches Urteil, daher ist Ihre Aussage eine Hypothese.
Ich hatte keine Fragen an Sie.
was Sie gesagt haben, ist NICHT bewiesen, es sind empirische Urteile, also ist Ihre Aussage eine Hypothese.
Ich hatte keine Fragen an Sie.
Welchen Finger mit Finger?
Genau, große Sprachmodelle werden auf genau die gleiche Weise trainiert, und sie verwenden Optimierungsalgorithmen (Sie können GPT fragen, mit welchen Algorithmen er trainiert wurde, vor ein paar Monaten hat er eindeutig geantwortet, jetzt macht er sich lustig, aber ich sage einfach, dass ADAM einer davon ist). und ich habe keine Ahnung, welche Art von Lernfehler es gibt, genau wie Sie keine Ahnung haben. Die Autoren sind nur deshalb gut, weil sie in der Lage waren, Bewertungskriterien für ein großes Modell zu erstellen, was sehr schwierig ist, denn es reicht nicht aus, Informationen zu sammeln, man muss auch in der Lage sein, die Qualität des Trainings richtig zu bewerten (wie ich schon sagte, ist die Erstellung von Bewertungskriterien nicht weniger wichtig).
Sie messen sich gerne selbst. Ich belehre Sie nicht, Sie sollten diese Dinge verstehen, wenn Sie sich für einen Superprofi halten.
Du magst es, dich zu messen. Ich belehre dich nicht, du solltest diese Dinge verstehen, wenn du denkst, dass du ein Superprofi bist.
Sie sind derjenige, der mich für einen Superprofi hält und vom Thema abschweift. Ich mag kein Geschwätz, keinen Brei aus zusammenhanglosen Argumenten, gespickt mit psychologischen Tricks wie Verweisen auf Autoritäten. Wenn Sie zu faul sind, die Beweise zu lesen, kann ich Ihnen nicht weiterhelfen.
Sie zitieren GPT als eine Art Beweis für keine Ahnung was. Du schreibst nur um des Schreibens willen. Es gibt keine sinnvolle Aussage. Ich bin nicht an der Optimierung interessiert, das ist die 3. Ich habe nicht über Optimierung geschrieben und habe auch nicht danach gefragt. Wenn Lernen Optimierung beinhaltet, heißt das nicht, dass Lernen Optimierung ist. Darum ging es in dem Gespräch überhaupt nicht.