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自由度面板数据固定效果(plm)

自由度面板数据固定效果（PLM）是一种统计分析方法，用于处理面板数据（Panel Data）。面板数据是指在一段时间内对同一组体进行多次观察或测量的数据。PLM方法结合了固定效果模型和随机效果模型的优点，可以用于探索面板数据中的固定效应。

PLM方法的主要优势在于可以解决面板数据中的个体异质性问题。个体异质性指的是不同个体之间存在着不同的特征或特点，这些特征可能会对研究结果产生影响。PLM方法通过引入个体固定效应来控制个体异质性，从而减少了个体异质性对研究结果的影响。

PLM方法的应用场景非常广泛。例如，在经济学领域，PLM方法常用于分析面板数据中的时间序列变化和个体间的相关性。在社会科学研究中，PLM方法可以用于探索个体特征对某一现象的影响。在医学研究中，PLM方法可以用于分析长期观察的疗效数据。

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全方位分析大模型参数高效微调，清华研究登Nature子刊

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    相比于深度学习模型，模型准确度显著提高，模型也随之变得更大，小数据集也可以训练出效果好的模型。...它的形式化定义是，在给定一个可训练的前缀矩阵`Mφ`和一个固定的参数化为`θ`的 PLM 的对数似然目标上进行优化，即：`maxϕlogP(y∣x;θ;ϕ)=maxϕΣyilogP(yi∣h数据的加持能进一步提升模型的效果，所以也衍生跟 prompt learning 相关的一些训练策略，尤其是对于 few shot learning，加入一点点相关训练数据的训练可以驱使模型往正确的方向演变...所以对于 few shot 场景，由于训练数据量限制，选择固定语言模型参数只微调 prompt 相关参数的方法更受青睐，对于每一个具体下游任务只需要保存 prompt 相关的参数即可，也为 prompt...在少样本的数据集上，能取得超过 fine-tuning 的效果。

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    一个「PPT」框架，让超大模型调参变简单：清华刘知远、黄民烈团队力作

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    不可能三角：预训练语言模型的下一步是什么？

    这三个属性对应于PLM实际应用中的三个要求：P1是使用合理数量的计算资源进行高效部署；P2对应标记数据为零或很少的情况；而P3对应标记数据相对丰富的情景。...具备P2属性的超大规模PLM，这些语言模型有极大的规模（参数从10到1000亿不等），且已经在超大规模的数据上预训练过。...因此，解决这个问题的一种方法是数据增强，生成伪标签和伪数据实例使得模型可以利用这些额外的数据进行有效的监督训练。然而，伪数据质量的参差不齐和不同任务中数据类型的多样性对普遍适用的解决方案提出了挑战。...这些方法已被证明对于提高SL-PLM 的准确度十分有效。然而，这些方法的效果对prompt以及训练数据的选择非常敏感，且最终效果一般仍然低于监督学习后的中等规模PLM。...例如，提高一个具有SoTA监督学习能力的中等规模模型在少样本学习上的效果；或将具有SoTA少样本学习能力的SL-PLM压缩成更小的模型，并使其具有更好的监督学习性能。

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    业界 | 仿生巨头 Festo 为机械臂安上 AI ，习得技能立即同步所有机械臂

    不过对于 BionicSoftHand 的气动波纹管结构，他则表示赞赏，他认为这是一款新颖、基于气动原理的传动方案，简洁紧凑且合理，从 demo 看来实现的效果很好。...我们本质上还没有研究透人类大脑发展和进化的模式，现在的训练在数据量大、较为机械的应用场景取得了很好的效果，但这目前还是不够的。...此外，该机器人还配备了复杂的导航和通信设施，允许他们自主或根据固定规则进行自主探索。 ?...仿生蝴蝶机器人 — eMotionButterfly eMotionButterfly配有高度集成的电子面板，使它们能够各自地，且精确地激活翅膀，从而实现快速运动。...为了保证飞行过程的可靠稳定，持续的通讯是必不可少的，eMotionButterfly面板上无线电和传感器技术以及引导和监测系统的结合实现了单个飞行体的定位。

    95310

    【GPT】开源 | 清华大学提出对新数据进行高效持续预训练的模型ELLE

    来源： 清华大学 论文名称：ELLE: Efficient Lifelong Pre-training for Emerging Data 原文作者：Yujia Qin 内容提要 现有的预训练语言模型（PLM...）通常使用固定的、不更新的数据进行训练，而忽略了在现实场景中，各种来源的数据可能会不断增长，而这需要PLM能够持续地整合新旧信息。...虽然这个目标可以通过对所有新老数据重新大规模训练来实现，但众所周知，这样的过程在计算上是十分昂贵的。为此，本文提出了ELLE，旨在对新来的数据进行高效的持续预训练。...具体来说，ELLE包括(1)功能维持的模型扩展，它能够灵活地扩展现有PLM的宽度和深度，以提高知识获取的效率；(2)预植领域提示词（prompt），从而让模型能够更好地区分预训练期间学到的通用知识，正确地激发下游任务的知识...我们在BERT和GPT上使用来自5个领域的数据来试验，结果表明ELLE在预训练效率和下游性能方面优于各种传统的持续学习方法。

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    大模型微调方法总结

    ● 训练的时候固定 PLM 的参数，只训练降维矩阵 A 与升维矩阵 B。 ● 模型的输入输出维度不变，输出时将 BA 与 PLM 的参数叠加。...然后使用 AdapterFusion 组合 N 个适配器中的知识，将预训练参数 Θ 和全部的 Adapter 参数 Φ 固定，引入新的参数 Ψ，使用 N 个下游任务的数据集训练，让 AdapterFusion...目标函数依旧是公式（2），但是语言模型的参数是固定的，只更新前缀参数。...[prompt tokens][mask]后效果会更好； p-tuning 的效果很好，之前的 Prompt 模型都是主打小样本效果，而 P-tuning 终于在整个数据集上超越了精调的效果： 5、prompt-tuning...Prompt-tuning 给每个任务定义了自己的 Prompt，拼接到数据上作为输入，同时 freeze 预训练模型进行训练，在没有加额外层的情况下，可以看到随着模型体积增大效果越来越好，最终追上了精调的效果

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