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换模型论文前沿信息_ai智能写作一键生成(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

换模型论文

𐟘𒠨–‡发表内幕：只改名字就发论文？最近看到一篇论文，真是让我大开眼界。怀疑作者连源代码都没改，只是把别人的模型名字换了个新的。这也能发表？𐟤” 图2展示的是某个顶会论文的模型，而图3则是那个疑似只改了名字的模型。虽然不能说是完全一样，但真的毫无差别啊！𐟘… 这让我想起了博士生的日常，有时候为了发表一篇论文，真的是绞尽脑汁。但没想到，有些人竟然只需要改个名字就能搞定。这世界真是充满了奇迹。𐟌 看来，写论文不仅仅是知识的积累，更是对耐心的考验啊！𐟒ꀀ

新型Encoder，模型大提升！将深度学习模型的encoder替换为新型encoder并提升模型性能，这通常被视为一种创新。然而，为了确保这种改进的有效性，你需要关注以下几点： 1️⃣ 实验验证：通过实验证明新型encoder确实提升了模型性能。这需要详细的实验设计、与原模型和其他相关模型的对比实验，以及充分的实验结果。 2️⃣ 详细说明：在论文中详细说明你做了哪些改变，以及这些改变为什么能提升性能。这可能涉及模型的架构、训练过程、使用的数据集等方面。 3️⃣ 理论基础：如果可能的话，提供理论解释或依据，说明为什么新型encoder能提高性能。这可能涉及模型结构的分析、特性的探讨等。 4️⃣ 相关工作对比：调研相关领域的其他工作，特别是那些采用类似方法的工作，来显示你的工作与其他研究的区别和优势。 5️⃣ 实际应用场景：讨论这种改进在实际应用中的影响，如它是否使模型在特定任务上更有效，或是否解决了某个特定问题。 6️⃣ 写作质量：确保论文的写作质量高，清晰地传达你的想法，逻辑严密，没有语言上的错误。

经济学论文实证部分写作指南写经济学论文的实证部分其实是有套路可循的，今天就来给大家分享一下这个套路，保证你的论文逻辑严密、结构规范！𐟓Š 数据说明首先，你得交代清楚你的数据是从哪儿来的，样本量有多大，数据里都有些啥内容。比如说，你的数据是来自某个公开数据库，还是自己收集的，样本量有多少个观测值，数据的主要变量有哪些，等等。模型公式接下来，列出你的实证模型公式。通常长得像Y=+🙦 𗧚„形式。虽然有时候符号看起来多，但大部分实证模型其实都差不多。有时候你还需要构建一些关键指标，这时候就得详细说明这些指标的构建步骤。变量描述然后，进行变量的相关描述。介绍被解释变量、解释变量、控制变量都有哪些，分别是怎么构建的。用描述性统计表及相关文字说明样本量、最大值最小值等，并可以对各变量的分布情况进行简单的文字分析。实证结果最后，也是最关键的部分，就是实证结果。这部分需要用多个表格来表述实证结果，并附之详尽的经济学文字解释。具体包括：基准回归：最基础的模型回归结果，通常是OLS、logit、固定效应等。内生性分析：这部分最容易被质疑，通常采用工具变量法、准自然实验等方法来解决内生性问题。稳健性检验：通过换变量、换时间、换模型等方式，证明回归结果是稳健不变的。异质性分析：划分不同子样本，比如根据地区划分，根据某一指标划分，用于对结果进行更丰富的分析。机制分析：对回归结果产生的传导机制和作用机制进行分析，通常会用到中介效应或者交乘项等操作。总之，写好一篇经济学论文的实证部分，一定要先保证结构的规范和逻辑的严密。希望这些小技巧能帮到你，让你的论文更加出彩！𐟌Ÿ

【每日大模型论文】#加州大学、Meta 提出模型合并新方法模型合并（如模型汤）是指将具有相同架构的不同模型合并在一起而无需进一步训练的做法。来自加州大学洛杉矶分校和 Meta 的研究团队提出了一种模型合并方法，解决了针对非英语语言的目标任务微调大语言模型（LLMs）的困难，因为在非英语语言中往往无法获得特定任务的数据。他们将重点放在数学推理上，在没有语言数学数据的情况下，通过组合语言和数学能力来促进跨语言迁移。从同一个预训练模型开始，他们分别对英语数学指令数据和目标语言通用指令数据的“专家”进行微调。然后，他们将数学“专家”的顶部和底部 transformer 层直接替换为语言“专家”层，从而提高了目标语言中的数学成绩。在数学基准 MGSM 上，合并后的模型在数学教学数据稀缺的四种主要语言中的表现比单个专家和其他合并方法高出 10%。此外，这种层交换简单、成本低廉、直观，因为它是基于对每个“专家”微调过程中最重要参数变化的解释性分析。以这种方式成功地重新组合 LLM 进行跨语言转移的能力，为未来结合模型专业知识、创建模块化解决方案和跨语言转移推理能力提供了可能性。 #知识分享# #大模型# #论文#

Meta大模型知识存储与提取7大发现在Meta的论文《Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction》中，探讨了大型语言模型（LLM）如何在预训练过程中记忆和提取知识。通过使用一个受控的传记数据集，并采用多种知识增强方法，研究发现模型能够更好地存储和提取知识，并将这种能力与模型内部编码方式的改变联系起来，为工业界LLM预训练提供建议。 𐟔 核心发现：混合训练更利于知识提取：将所有人物传记和一半的QA数据进行混合训练，结果表明这种训练方式能够有效提取知识，并泛化到未在训练数据中出现的人物。然而，这种学习方式与人类学习过程不同，模型倾向于先从QA数据中学习知识，然后将其与传记数据关联，类似于“为了通过考试而学习”。知识提取不是免费“午餐”：即使预训练模型能记住词连着词，仍然有可能无法通过微调进行知识提取。知识增强促进知识提取：多重传记、全名替换和句子排列这些知识增强方法可以显著提高模型的知识提取能力，并且随着增强程度的增加，效果也越好。作者发现知识增强方法可以使模型更早地存储人物属性，并将属性与人物姓名直接关联，而不是与其他相关属性关联。预训练知识存储方式对提取至关重要：QA微调准确率与Q-probing准确率高度相关，这表明模型在预训练阶段存储知识的方式对于提取至关重要，如果预训练阶段不能学习到这种方式，微调阶段不管使用何种prompt和参数都可能无法矫正。名人效应：发现即使只对一部分数据进行增强（类似“名人”群体），也能显著提高未增强数据（少数群体）的知识提取能力，这对实际应用具有重要意义，因为我们通常无法对所有数据进行增强。双向模型知识提取：发现尽管BERT对知识顺序不敏感，但MLM预训练任务并不一定能促进知识存储以供后续提取，除非知识是一个独立的词或由独立词组成（如月、日、年），否则在MLM预训练后提取知识会非常困难，甚至不可能。通过这些发现，我们可以更好地理解大型语言模型如何存储和提取知识，并为实际应用提供指导。

「00后国人论文登Nature」 00后国人一作登上Nature，这篇大模型论文引起热议。论文发现：更大且更遵循指令的大模型也变得更不可靠了，某些情况下GPT-4在回答可靠性上还不如GPT-3。与早期模型相比，有更多算力和人类反馈加持的最新模型，在回答可靠性上实际愈加恶化了。结论一出，立即引来20多万网友围观，在Reddit论坛也引发围观议论。这让人不禁想起，一大堆专家/博士级别的模型还不会“9.9和9.11”哪个大这样的简单问题。关于这个现象，论文提到这也反映出，模型的表现与人类对难度的预期不符。换句话说，“LLMs在用户预料不到的地方既成功又（更危险地）失败”。 Ilya Sutskever2022年曾预测：也许随着时间的推移，这种差异会减少。然而这篇论文发现情况并非如此。不止GPT，LLaMA和BLOOM系列，甚至OpenAI新的o1模型和Claude-3.5-Sonnet也在可靠性方面令人担忧。更重要的是，论文还发现依靠人类监督来纠正错误的做法也不管用。00后国人论文登Nature，大模型对人类可靠性降低

数学建模竞赛中的奇葩队友：见识人类下限之前有一个搞AI的博士和他的师弟，两个人决定组队参加数学建模竞赛。组队前，博士不停地强调他们是要拿奖的，说自己论文已经发腻了，想试试别的，还想要主控写作，甚至还想当队长。开赛前，他反复确认自己的时间安排，表示没问题，会认真搞。到了比赛当天，结果发现他暑假根本没看过一篇建模论文，以前也没碰过这东西，论文模板还是靠另一位队友提供的。比赛中，他只会抄队友写在共享文档上的东西，稍微有点整理。结果写了3天，还不知道题目是什么！让他分析绘图，他不会；解释模型结果，他只会抄一遍结果，连GPT都懒得用，不写。中间他一直在搞别的事，到了第三天才把写的垃圾发出来，震惊到我们俩。然后他就失联了。于是我们俩加紧修改，只有问题重述和模型优缺点基本保留了。按理说这种贡献名字肯定第三了。结果该博士在提交前三小时开始疯狂发难（但最后论文前一晚就发群里了），不准提交，因为他不是排在第一位，震惊。然后开始骂队友是狗，还换位置𐟘…𐟘…。僵持到提交前20分钟，看到没时间了，让他第一了才终于提交。用别人的成果，还要抢位置，不给位置不让提交，最后还要骂做的人。所以人类怎么进化成这样的啊𐟘…𐟘…

论文审稿人必看：8种稳健型检验方法在实证分析中，如何让你的论文结果更具说服力？以下几种稳健型检验方法，可以让你的研究结果在审稿人面前大放异彩： 1️⃣ 变量替换：尝试使用其他类似的变量或指标来替换原始变量，以检验结果的稳健性。 2️⃣ 模型变换：尝试不同的模型结构或估计方法，例如改变回归方程的形式、使用不同的估计技术等。 3️⃣ 分样本检验：将数据分为不同的子样本进行分析，例如根据时间、地区或其他因素进行分组，检查结果在不同子样本中的一致性。 4️⃣ 敏感性分析：对关键参数或假设进行敏感性分析，例如改变重要的阈值、调整模型参数等，观察结果的变化。 5️⃣ Bootstrap 重抽样：使用 Bootstrap 方法进行重抽样，生成多个样本数据集，并对每个数据集进行分析，比较结果的稳定性。 6️⃣ 蒙特卡罗模拟：通过模拟随机过程来生成多个数据集，对这些数据集进行分析，评估结果的稳健性。 7️⃣ 外部数据验证：使用其他相关的数据集或已有的研究结果来验证自己的分析结果。 8️⃣ 考虑不同的实证策略：除了常用的方法，还可以考虑其他实证策略，如面板数据分析、工具变量法等。通过这些方法，你可以更全面地检验你的研究结果，让你的论文更具可信度和说服力。

毕业论文创新点？看这！ 𐟓š 一、研究方法上的创新这指的是在研究过程中，采用了新的技术或方法，如数学工具、测量方法或计算机模拟技术。例如，开发了一种新的实验方法或数据处理技术，为研究提供了新的视角。 𐟓Š 二、研究框架上的创新针对相似的研究问题，采用了与他人不同的研究框架。这可能包括选择不同的研究手段或设计独特的实验流程，从而提供了新的研究路径。 𐟓 三、研究理论上的创新基于现有理论，进行了学科交叉研究，并提出了新的模型或理论。例如，将不同学科的理论结合起来，形成新的解释或预测框架。 𐟎蠥››、作品或产品上的创新有些学位论文的目的是设计、开发某种类型的新作品或产品。这可能包括新的软件、硬件设计或艺术作品，展示了独特的创意和实用性。 𐟒ᠧ†论创新是最具挑战性的，需要提出自己的假设并进行验证。这种类型的创新通常出现在博士论文中。而套用模板或理论，更换研究对象的研究，一般出现在本科或硕士论文中。

文科转行记：坎坷之路某天，我这位“坑七子”的心理学专业毕业生（专业本硕都倒闭了，我是最后一届），因为本科凑不齐学分，被迫上了很多没用的工程课。其中就有Python、一个奇怪的Matlab课，还有一门焊板子课…学示波器什么的。感谢我校搞不出什么文科心理学的毕业设计，毕设做了一个硬核的神经震荡（现在看起来给我的转专业申博之旅增添了很多色彩）。硕士在KCL混了个学位，最开始想读PHD，有一个做神经模型的项目，陶瓷套的不错，准备做PHD…硕士读了一半，觉得我在国内有一年多工作经历应该很好找NHS的工作，加上导师做元认知的…鄙人实在看不到出路在哪儿（钱给的不到位）。临近毕业感觉前途渺茫，拒绝导师连夜投简历去了…接着就是现实piapia打脸，能中NHS拿工签的真的都得是极其优秀人，我绝对是高估我对于这方面的能力了。之后就开始了毕设选题，我觉得自己一定要换一个方向，所以特意选了全都是Machine Learning相关的，也为逼迫自己多学些东西。噩耗是做MRI machine learning的毕设导师中途跳槽，导致项目无法继续，随便给我了一个简单的ML的题做了一个月速成。两段“科研经历”都并没有什么实际产出（论文），但是本来读的很偏应用的硕士学位，对口的工作最后要我的除了做自闭症康复/助教这些，并没有其他适合我的。搞了简历又投到码农上去了。最后我这个做了一半烂尾的题竟然吸引了我的现导师。组里急需一个会coding做AI的人，听了我的pre以为我会特厉害，在我的拼命下给了我offer（一蹦三尺高）。然鹅，我还在学习的过程中，导师并不push！已经开学快一个月了，虽然导师觉得系里的什么细胞什么苍蝇睡觉的Talk很有意思叫我多去听，但是真的痛苦面具（随时随地需要翻译小助手的那种）。希望我的数据可以收集的很好，希望我带的本科生不要添乱（尤其是在我还一知半解的情况下）。 Anyway，希望大家都offer多多！文科也能上岸！

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