为实现大模型的高效训练与推理,研究方向主要有三种:一是从底层架构入手,如将Transformer架构改为基于状态空间模型(SSM)的Mamba架构;二是优化预训练微调方法,例如《大模型免微调的上下文对齐方法》中提到的URIAL方法,通过少量示例和系统提示对基础LLM进行对齐;三是采用混合专家模型(Mixture of Experts,MoE)的大而化
针灸模型是医学教学中用于展示人体经络穴位分布的专用教具。其基础形态参照中国经络学说进行设计，通过在人体模型表面标注361个经穴及48个经外奇穴实现教学功能。2024年新型智能针灸模型通过线圈传感器和测距装置实现针刺深度与角度的实时反馈，部分型号集成多媒体交互系统，可展示三维解剖结构及考核训练数据。根据教学场景需求，...
KANO模型是一种辅助顾客满意度评价的理论模型。KANO模型是根据客户满意度和功能具备程度两方面,对功能进行分类,找出各类需求的排名偏好情况。 问卷设计 设计KANO问卷时,针对每个功能需求,都需要设计正向和反向两个问题。 SPSSAU操作 ① 选择SPSSAU【问卷研究】--【KANO模型】。 SPSSAU KANO模型 ② 将各功能指标的正反项...
混合专家模型（MixtureofExperts：MoE）的思想可以追溯到集成学习，集成学习是通过训练多个模型（基学习器）来解决同一问题，并且将它们的预测结果简单组合（例如投票或平均）。集成学习的主要目标是通过减少过拟合，提高泛化能力，以提高预测性能。常见的集成学习方法包括Bagging，Boosting和Stacking。集成学习在训练过程中，...
它的协方差参数 \boldsymbol {\theta}_{\boldsymbol D},\boldsymbol {\theta}_{\boldsymbol R} 与原始 LMM 的一致;区别在于 LMM 对此参数空间有更多限制,例如, \boldsymbol D,\boldsymbol R_i 必须为正定的,而隐含的边际模型中只要求 \boldsymbol V_i^* 是正定的;且边际模型不涉及随机效应,协方差参数...
城市模型是通过数学建模与计算机仿真技术分析城市系统运行规律的研究工具，其核心功能在于量化模拟区域与城市在土地利用、交通组织、生态保护等领域的复杂交互作用。根据研究尺度的差异，可分为宏观模型（基于理性人假设分析城市经济活动）、微观模型（模拟地块级空间演化）及集成模型（跨尺度政策效应评估）三大类别。随着大数据...
挖掘模型是数据挖掘过程中算法作用于具体业务场景后生成的数学化解决方案，包含数据预处理规则、算法参数配置及训练后形成的统计模式。该模型通过关系型或多维数据源的输入，经过查询、统计分析与算法训练三个阶段生成结果，其结果存储形式取决于算法特性（如决策树规则或聚类分组）。在技术实现上，模型与挖掘结构构成逻辑...
summary(fit33) 输出混合效应模型的详细统计信息,包括固定效应和随机效应的估计值、标准误、z值、p值等。 3. 计算R²值: library(MuMIn) r2_values <- r.squaredGLMM(fit33) print(r2_values) r.squaredGLMM() 计算广义线性混合效应模型的 R²值(解释的方差比例),它能够量化模型的拟合优度,反映模型对...
有一种猜测是，纯粹基于语言的形式（例如训练语料库中token的条件分布）进行训练的语言模型不会获得任何语义。相反，它们仅仅是根据从训练数据中收集的表面统计相关性来生成文本，其强大的涌现能力则归因于模型和训练数据的规模。这部分人将LLM称为“随机鹦鹉”。但现在研究证明，并非如此！中国科学院自动化研究所与脑...