ELM 精细加工模型 (Elaboration Likelihood Model) 一、背景 详尽可能性模型(ELM)是由心理学家理查德·E.派蒂(Richard E.Petty) 和约翰·T.卡乔鲍(John T.Cacioppo)提出的。是消费者信息处理中最有影响的理论模型。该模型基于:态度指导决策和其他行为,而说服能够影响人对待事物的态度这一假设。
笔记| GWAS 操作流程4-3:LM模型+因子协变量 第一列为FID 第二列为ID 第三列以后为协变量(注意,只能是数字,不能是字符!) 这里协变量文件为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [dengfei@ny 03_linear_cov]$ head cov.txt10611061F310621062M310631063F310641064F310651065F310661066F3...
2.2.1 LM检验 代码：进行LM检验之前，需要将空间权重矩阵扩大，A-CV表示空间权重矩阵数据的第A列到CV列；W3为扩大之后矩阵的命名；time（10）中的10为2011-2020年十年数据，即空间权重矩阵扩大倍数；id、year根据自身情况修改，其他无需变动。运行结果：一般来说，P值小于0.1则显著。Spatial error为空间误差模型...
资本边际效率（MEC）是一种贴现率，这种贴现率正好使一项资本物品的使用期内各预期收益的现值之和等于这项资本品的供给价格或者重置成本。如果资本边际效率大于市场利率，则此投资就值得，反之，则不值得 （资本边际效率曲线mec、投资边际效率曲线mei）一个企业的资本边际效率曲线是阶梯形的，但经济社会中所有企业的资本...
LM Cascades 就是这个思想的一个很好的尝试:不同的语言模型对应着不同功能的知识模块,然后通过人为定义的交互 Graph 来执行特定的任务。这么做的好处至少是: 端到端的模块化:以一种端到端的方式,做到了不同语言模型,根据其所执行的不同功能,进行专门的精调优化(finetuning)或者提示优化(prompting)。
因为BERT此类模型是双向结构,那么对于文本的处理上存在天然优势(更好的去理解上下文),因此在后续的自回归的模型框架上,都在尝试加入 "双向" 结构,去让模型更加好的理解文本的内容。 1、Autoregressive 1.1GenerativePre-Training GenerativePre-Training v1** ...
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件 vocab.json 和合并表 merges.txt。这些文件可以在带有权重的模型仓库中找到，请参阅 GPT2 库。你还可以使用 transformers ...
摘要:从第二次世界大战到1980年代早期,IS−LM模型一直是新古典宏观经济模型的主流模型,但自1980年代之后,该模型的地位受到了严重挑战。虽然IS−LM模型从此不再是宏观经济学前沿研究的核心内容,但它仍然是初级乃至中级宏观经济学教科书的重要内容,而且在实际宏观...
IS-LM模型(Investment—Saving / Liquidity preference—Money supply model,投资-储蓄/流动性偏好-货币供给模型)是一个宏观经济模型。新古典综合学派用此来解释凯恩斯的宏观经济学理论思想。凯恩斯认为政府行为可以有效地干预经济发展。
为了提高模型的性能,研究者们不断尝试增加模型的参数数量,从而诞生了大模型这一概念。 在这里插入图片描述 一、什么是大模型? 1.1 概念介绍 一句话介绍就是:大模型,也称基础模型/基石模型,是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型,能够处理海量数据、完成各种复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉、语音识别...