有了“大模型+小样本”的解法思路后，我们再去做机器学习模型会是什么样？首先，标注少量训练数据，形成一个小数据样本，然后从我们的模型库选择一个合适的大模型，在大模型的基础上使用小数据样本进行训练，再标注少量生产数据用于评测。评测后调整好模型中的问题再进行改进。比起传统机器学习模型，节约了大量数据标注...
模型要求:可以支持各种不同的模型(包括含有参数微调的、用 deepspeed 部署的)或者 API; 评估任务:含有两百多个任务,每个任务都有相应定义好的评估指标,包括 acc/f1 这种二分类型指标、likelihood_difference 这种多分类型的指标、perplexity/BLEU 这种生成式任务的指标。 评估数据集:HuggingFace 上测试的数据集包括以下...
一是在技术方面，这个风控大模型的稳定性欠缺，尽管某些新算法与大数据应用提高了针对可疑样本的相关性洞察，但也会带来过度拟合问题，令大模型一上线就遭遇反欺诈性能衰减；二是在可解释性方面，这个风控大模型自动生成的某些风控结论“难以解释”，导致银行风控团队不敢贸然使用。
“先知大模型” MaaS 部署里的小样本数据,这可是个宝藏!小样本数据,简单说就是用少量标注样本训练模型,却能实现高效学习和精准预测。它的优点真的好多1.快速训练与迭代:传统大数据训练要等好久,小样本数据就快多啦!在电商 AIGC 内容生产中,模型能快速迭代,紧跟市场
中新网上海3月14日电 (记者 陈静)在大模型时代，能否运用小样本学习的方式，即用少量语言数据对大模型进行调优？对此，复旦大学计算机学院教授、博士生导师黄萱菁14日对记者表示，在写指令时，应仔细构造指令，同时学习自动构造指令，尽可能提取出语言模型的知识能力；在上下文学习或者情景学习中，通过少量例子让大模型...
你想啊,大模型就像是一个超级大脑,但有时候也会有点“迷糊”。这时候小样本就像一把小钥匙,能打开一些关键的门。比如说,大模型可能对一些特别少见或者新出现的情况不太了解,这时候给它几个小样本,就好像给它指了指方向,“嘿,这边有情况,注意啦!” 小样本还能帮大模型更快地适应新的任务呢。比如说要处理一个...
正是基于“复杂”而生的大模型,已成为机器智能学习的基础。 “算法、数据、算力”三者协同,面对亿级规模的金融复杂、碎片化场景,大模型只要经过少量微调即可满足学习任务,AI能力一键即用,高效实现金融业务的数智化。 关于金融数字化领域,如何利用大模型和小样本数据解决一些实际业务场景的问题,天壤联合创始人韩定一在...
在先知大模型 MAAS 的部署中，采用小样本数据的方法展现出诸多突出优点。首先是快速训练与迭代优势。小样本数据量少，就像盖房子用的材料少，自然能更快地搭建起来。在训练模型时，数据量小使得训练时间大幅缩短，能够快速得到训练结果。而且，当发现模型存在一些小问题时，由于数据量少，迭代调整也更加迅速，能让模型...
“若能在小样本基础上成功提炼出一个行之有效的风控模型,将很大程度解决中小银行大模型开发人员少,资金预算低,缺乏足够样本开展风控建模等瓶颈。”这位农商行风控部门主管向记者指出。此外,第三方金融风控大模型若能加快银行风控模型迭代步伐,就能更快应对黑灰产组织的新型欺诈攻击。