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SciTech-BigDataAIML-LLM-Transformer Series-统计模型和大量数据 + MI移动互联+IoT万物互联-Economics经济-Politics政策

时间:2024-08-15 15:37:52浏览次数:11  
标签:互联 Transformer IoT 模型 Economics MI 大量 数据 统计

词汇

MI(Mobile Internet): 移动互联网
IoT(Internet of Things): 万物互联网
WE(Word Embedding): 词嵌入
PE(Positional Encoding): 位置编码

统计模型和大数据的保障和源头是"MI"和"IoT"。

1 真正"改革生产生活习惯" 的是 "国家政策"与"政府"。

新经济的产生是以“改革生产生活习惯”为前提.
生产生活的习惯改变:
行政办公、经商、工作和生活 都必须用到智能设备、智能信息系统。

  • 国家教育和培训为整个行业提供充分的人力资源:
    开设新课程, 并且教育和培训出大量的AI人工智能、ML机器学习、DA数据分析、SW软件与HW硬件人才;
  • 国家政策的产业引导朝"智能化、信息化、自动化"升级换代
    即新经济的一个大方向.
  • 产业和民间资本的投融资促进自然经济的蓬勃发展。

2 人人都使用移动智能终端和智能信息系统

  • 大量的真实有效数据,是统计模型的必要条件。
    而大多数人的生活, 都在使用这些智能设备(智能手机、平板、电脑和其他设备).
  • 使得每个人都产生“大量的数据”, 为整个行业提供“实际数据";
    日夜产生源源不断的真实数据。

统计概率模型的预训练大量数据的本质:

  • 有“预训练”和“预测应用”两个阶段;
    预测应用阶段的“规律与可信可靠度”, 由“预训练阶段的大量数据”与“模型本身”决定。
  • “预训练的'大量数据'”是“上确界”:
    统计概率模型(包括transformer), 预测时“用到的规律”,
    都是由“模型”总结“训练时大量数据”得到的统计规律。
  • “模型本身”的选择设计(统计分析)与“实现”也非常重要
    • 首先"模型本身"要有"够多参数与够高精度"(NN"深度神经网络"要有足够的"深度")
      学习“大量数据的规律”才能保障“任何模型”的有效性。
    • 模型本身选取的“统计方法”和“实现”是研究人员决定
      例如, 常用的Linear Regression模型, CNN卷积模型于图像处理,LSTM/Transformer于NLP, ...

标签:互联,Transformer,IoT,模型,Economics,MI,大量,数据,统计
From: https://www.cnblogs.com/abaelhe/p/18361090

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