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摘要： 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了显著进展。这些模型通过在大规模文本数据上进行预训练,能够习得语言的基本特征和语义,从而在各种NLP任务上取得了突破性的表现。为了将 阅读全文

摘要： 在机器学习教学实践中,我们常会遇到这样一个问题:"模型表现非常出色,准确率超过90%!但当将其提交到隐藏数据集进行测试时,效果却大打折扣。问题出在哪里?"这种情况几乎总是与数据泄露有关。 当测试数据在数据准备阶段无意中泄露(渗透)到训练数据时,就会发生数据泄露。这种情况经常出现在常规数据处理任务中, 阅读全文

摘要： 随机性在诸多领域中扮演着至关重要的角色,涵盖密码学、仿真和机器学习等方面。因为随机性为无偏决策、不可预测序列和安全加密提供了基础。然而生成随机数是一项复杂的任务,理解伪随机数生成(pseudo-random number generation, PRNG)与真随机数生成(true random nu 阅读全文

摘要： 信息检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)是一种强大的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG框架巧妙地结合了基于检索的系统和生成模型的优势,可以生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长,GitHub上涌 阅读全文

摘要： 时间序列数据表示了一个随时间记录的值的序列。理解这些序列内部的关系,尤其是在多元或复杂的时间序列数据中,不仅仅局限于随时间绘制数据点(这并不是说这种做法不好)。通过将时间序列数据转换为图,我们可以揭示数据片段内部隐藏的连接、模式和关系,帮助我们发现平稳性和时间连通性等性质，这就是图论发挥作用的地方。 阅读全文

摘要： 深度学习实践者都知道,在训练神经网络时,正确设置学习率是使模型达到良好性能的关键因素之一。学习率通常会在训练过程中根据某种调度策略进行动态调整。调度策略的选择对训练质量也有很大影响。 大多数实践者采用一些广泛使用的学习率调度策略,例如阶梯式衰减或余弦退火。这些调度策略中的许多是为特定的基准任务量身定 阅读全文

摘要： 在现实场景中,收集一个每个类别样本数量完全相同的数据集是十分困难的。实际数据往往是不平衡的,这对于分类模型的训练可能会造成问题。当模型在这样一个不平衡数据集上训练时,由于某个类别的样本数量远多于其他类别,模型通常会更擅长预测样本量较大的类别,而在预测小类别时表现不佳。为了缓解这一问题,我们可以使用过 阅读全文

摘要： 近年来,大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言处理领域取得了显著进展。受此启发,研究人员开始探索将LLMs应用于时间序列预测任务的可能性。由于时间序列数据与文本数据在特征上存在显著差异,直接将LLMs应用于时间序列预测仍面临诸多挑战。 为了解决这一问题,Jin 阅读全文

摘要： 在现代信息检索领域，单一检索模型的局限性日益显现。本文深入探讨如何通过多模型集成技术提升检索系统的性能，并详细介绍RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval）框架的实现机制。这一研究建立在之前探讨的RAG 阅读全文

摘要： 在本地环境下对大规模语言模型（LLMs）进行微调时，由于GPU显存限制，采用大批量训练通常难以实现。为解决此问题，一般普遍会采用梯度累积技术来模拟较大的批量规模。该方法不同于传统的每批次更新模型权重的方式，而是通过在多个小批量上累积梯度，在达到预设的累积次数后才执行权重更新。这种方法有效地实现了大批 阅读全文