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negatives直播_negatives是什么意思(2024年12月全新视觉)

内容来源：牛排名所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

negatives

"Life is like a camera, focus on the good times, develop from the negatives, and if things don't work out, take another shot." ——生命就像相机，专注于美好的时刻，从负面中发展，如果事情不成功，就再试一次。

「阳光信用超话」「阳光信用」✨「每日一善」✨ 「旋转气象木马」Life hasn't gone as planned? It doesn't for anyone, move on, focus on the good. Those who live amazing lives haven't got lucky, when things don't work out they move on quickly and focus on the next positive, they drop the negative like a hot potato and focus on what they can do today to get in a better state, they don't seek sympathy from family and friends, they focus on what is good in their life and let go of the negatives. @阳光信用 @曹国伟夸夸你

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如何解读混淆矩阵？一文搞懂！混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习分类问题中常用的性能评估工具。它是一个n㗮的矩阵，其中n表示类别的数量。矩阵的每一行代表模型预测的类别，每一列代表实际的类别。对角线上的元素表示正确分类的样本数量，而非对角线上的元素则表示错误分类的样本数量。混淆矩阵提供了四个关键指标： TP（True Positives）：真正例，被正确地划分为正例的个数。即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）。 FP（False Positives）：假正例，被错误地划分为正例的个数。即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数（样本数）。 FN（False Negatives）：假负例，被错误地划分为负例的个数。即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数（样本数）。 TN（True Negatives）：真负例，被正确划分为负例的个数。即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数（样本数）。通过这些指标，我们可以全面了解模型的分类性能。例如，在一个二分类问题中，混淆矩阵的真实值和预测值可能如下： | 真实值 | 预测值 | | --- | --- | | Positive | TP | FP | | Negative | FN | TN | 通过观察混淆矩阵，我们可以清晰地看到模型在各个类别上的表现，从而进行进一步的优化和调整。

Tiktok对于我来说还有点用的就是学一下语言。。。有时候刷到了一些语言课程，可以作为supplement。。。肯定不能作为main courses。。。但是有时就学到一些新的phrases 但是总体来说，its negatives outweigh positives

「符合LLMs的长上下文RAG」来自谷歌云，两招教你提升长上下文 LLMs 在 RAG 系统中的性能。一般来说，检索内容越多，模型输出质量应该越好。但违背直觉的是，研究人员发现—— 随着检索文本数量的增加，LLMs 的性能先是提升，然后又出现了下降趋势。啥原因？？[疑问] 原来这一现象与检索到的 “困难负样本”（hard negatives）有关，它们会误导 LLMs，导致生成准确性下降。为了“对症下药”，研究人员想出了两招：（1）无需训练的检索重排序方法（2）基于训练的方法，包括特定于RAG的隐式LLMs微调和带有中间推理的RAG定向微调具体来说，第（1）种通过对检索出的文档进行重新排序，使得最相关的信息更容易被 LLMs 利用，从而提高了输出的准确性和相关性。第（2）种分为：隐式地学习如何处理长上下文信息，提升模型在生成相关输出时的性能；以及在针对RAG任务微调时引入中间推理步骤，进行更多推理整合。总结一下，这些方法通过改进 LLMs 在 RAG 中的鲁棒性和准确性，来提高长上下文 RAG 的性能。论文：网页链接

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