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Juan Carlos GilSilvana TapiaLuisa AchaerandioGastón GiribetFrancis VillatoroHéctor SocasIgnacio Crespocalibración de modelos y sobreentrenamientoalineamiento y error inevitablefigura de artículo científico 2023modelo base pre-entrenamiento post-entrenamientocurvas de calibración modelo binkshistograma probabilidad respuesta correctacorrelación uno a uno pre-entrenamientodistribución aplanada modelo post-entrenadovalores extremos en el plothector socas analiza calibración modelosLuisa AchaerandioBinksHéctor SocasPhysical Review Letters
Curvas de calibración modelo binks
Con
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Héctor Socas explica que no comprende completamente el significado de una figura de un artículo científico de 2023 sobre calibración de modelos, pero describe su contenido como curvas que comparan un modelo base con uno ajustado mediante post-entrenamiento.
…fichero a un único bit dado esa secuencia de datos, le asignas el bit 1 y a cualquier otra distinta le pones un 0 seguido de la propia secuencia de datos. O sea, es óptimo para un caso, pero obviamente para los demás nos vale para absolutamente nada. De hecho, Héctor, en la página 8 del paper, la figura 2, me hace gracia que la calibración, o sea, está hablando de la calibración de los modelos, ¿no? Y te dice que con el sobreentrenamiento parece como si se empeorara de alguna manera, como que se vuelve más confiado, ¿no? Y se empeora; no es tan alineado, es decir, que el error es inevitable, ¿no? La nulicenación es inevitable, pero es como si, no sé, como si fuera peor. ¿Cómo interpretarías tú, digamos, esa parte? No entendí mucho lo que quiere representar porque realmente hace relación a un paper 2023 que no he leído. Dice que está reimprimido de ese artículo 2023 con permiso. Y lo que dice es, o sea, la figura a la que se refiere Luisa muestra esas curvas de calibración con el modelo base, el pre-entrenamiento y luego ya el modelo, como decía yo, anclado a la realidad después de haber pasado el post-entrenamiento. y lo que se ve es que representa en Binks, como si fuera un histograma, la probabilidad de una cierta respuesta en función de la probabilidad de lo que es la respuesta correcta. Y en el modelo pre-entrenamiento pues hay prácticamente una correlación uno a uno, es como lineal, mientras que en el modelo post-entrenado está aplanada la distribución, o sea, hay unos valores extremos al principio y al final, pero el resto está bastante aplanado y se supone que lo correcto es estos segundos. Pero ya te digo que no entendí bien el plot y bueno, como tampoco era central al... No, es que me llama la atención porque me da la sensación como si empeorase realmente una respuesta. El sobreentrenamiento es sabido que puede empeorar respuestas. Yo en su día, ahora mejora mucho, pero hace un par de años jugué té con un chat GPT a hacerle preguntas relacionadas con el famoso problema del río, del granjero, la col, el lobo y la oveja. Pero…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas explica que no comprende completamente el significado de una figura de un artículo científico de 2023 sobre calibración de modelos, pero describe su contenido como curvas que comparan un modelo base con uno ajustado mediante post-entrenamiento.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1calibración de modelos y sobreentrenamientoalineamiento y error inevitablefigura de artículo científico 2023modelo base pre-entrenamiento post-entrenamientocurvas de calibración modelo binkshistograma probabilidad respuesta correctacorrelación uno a uno pre-entrenamientodistribución aplanada modelo post-entrenadovalores extremos en el plothector socas analiza calibración modelos…fichero a un único bit dado esa secuencia de datos, le asignas el bit 1 y a cualquier otra distinta le pones un 0 seguido de la propia secuencia de datos. O sea, es óptimo para un caso, pero obviamente para los demás nos vale para absolutamente nada. De hecho, Héctor, en la página 8 del paper, la figura 2, me hace gracia que la calibración, o sea, está hablando de la calibración de los modelos, ¿no? Y te dice que con el sobreentrenamiento parece como si se empeorara de alguna manera, como que se vuelve más confiado, ¿no? Y se empeora; no es tan alineado, es decir, que el error es inevitable, ¿no? La nulicenación es inevitable, pero es como si, no sé, como si fuera peor. ¿Cómo interpretarías tú, digamos, esa parte? No entendí mucho lo que quiere representar porque realmente hace relación a un paper 2023 que no he leído. Dice que está reimprimido de ese artículo 2023 con permiso. Y lo que dice es, o sea, la figura a la que se refiere Luisa muestra esas curvas de calibración con el modelo base, el pre-entrenamiento y luego ya el modelo, como decía yo, anclado a la realidad después de haber pasado el post-entrenamiento. y lo que se ve es que representa en Binks, como si fuera un histograma, la probabilidad de una cierta respuesta en función de la probabilidad de lo que es la respuesta correcta. Y en el modelo pre-entrenamiento pues hay prácticamente una correlación uno a uno, es como lineal, mientras que en el modelo post-entrenado está aplanada la distribución, o sea, hay unos valores extremos al principio y al final, pero el resto está bastante aplanado y se supone que lo correcto es estos segundos. Pero ya te digo que no entendí bien el plot y bueno, como tampoco era central al... No, es que me llama la atención porque me da la sensación como si empeorase realmente una respuesta. El sobreentrenamiento es sabido que puede empeorar respuestas. Yo en su día, ahora mejora mucho, pero hace un par de años jugué té con un chat GPT a hacerle preguntas relacionadas con el famoso problema del río, del granjero, la col, el lobo y la oveja. Pero…