在统计学中,参数模型是可以使用有限数量的参数来描述的分布类型。 这些参数通常被收集在一起以形成单个k维参数矢量θ=(θ1,θ2,...,θk)。 来源:Wikipedia 简介 参数模型指的是,对数据的分布情况有一个前提假设,通过有限个参数来描述概率分布的一系列模型。例如,一个高斯分布模型就是一个参数模型,可以通过用均...
7B指的是7Billion，即包含70亿参数的版本，对应的还有llama13B、65B等），模型本身包含70亿个参数，仅...
生存分析中的参数模型是指生存时间有严格的概率分布,并根据这些分布构造的模型。生存分析中的参数模型可以分为两大类,一类称为加速失效时间模型(Accelerated Failure Time Model,AFT),一类称为比例风险模型(Proportional Hazard,PH)。本文先来介绍一下加速失效时间模型,下一篇文章介绍比例风险模型。
不到一个月的时间，FutureHouse 于近日开源发布了 240 亿参数的推理模型 ether0，该模型尤其擅长设计类药物分子，它能接收自然语言提问，用自然语言进行推理，最终输出分子结构。研究人员对 FutureHouse 的进展既兴奋又担忧。“我认为他们取得的成果非常酷，”德国耶拿大学的 Kevin Jablonka 教授说道。在使用 ether0 的...
正常来说,参数模型的模型的参数都是固定的,就如上面的线性回归,参数固定为 2 个;对于高斯函数,函数形式是固定的,参数 也是固定的。 总的来说,若要使用参数模型进行预测,则在用参数模型前就已经知道模型有哪些参数。 定义: In statistics, a parametric model or parametric family or finite dimensional model is...
人工神经网络的设计灵感正是来源于人脑的这一结构。它们由多层神经元堆叠而成，通常把由多层神经网络构成的复杂结构称为“模型”。“大模型”指的是那些参数数量极其庞大的神经网络，这些模型的参数量往往达到数十亿，甚至更多。以一个三层神经网络为例，它被用来识别数字0和1。在这个模型中，左侧的输入端与图像的每...
参数化模型 对(1.1)的概率分布进行建模,有一种最为直接的方法就是先假设这个分布是服从某个特定分布的,比如高斯分布,泊松分布等等,当然这些分布中有些未知参数需要我们求得,而这些参数也正是决定了这个分布的形状的,比如高斯分布的均值和协方差决定了不同的高斯分布,如下图所示。
在只有 11B 个参数的情况下，Atlas 使用 64 个训练示例在 NaturalQuestions（NQ）上实现了 42.4% 准确率，比 540B 参数模型 PaLM（ 39.6% ） 高出近 3 个百分点，在全数据集设置中（Full）达到 64.0% 准确率。Yann LeCun 表示：Atlas 是一个不太大的语言模型（11B 参数），在问答和事实核查方面击败了...
该研究表明：在足够的训练数据下，20 亿参数的语言模型能够准确地进行多位算术运算，准确率几乎达到了 100%，且不会出现数据泄露（data leakage）。这个结果大幅超越了 GPT-4（其多位乘法运算准确率仅为 4.3%）。方法介绍 本文提出了一个名为 MathGLM 的模型来探讨 LLM 在数学推理方面的效率。MathGLM 模型需要...