广中医“携花寻凤”港澳自愿服务队

昨日（2日），广中北京市经济和信息化局、广中北京经济技术开发区管委会与赛诺菲正式签署协作备忘录，赛诺菲将出资约10亿欧元，在北京亦庄新建胰岛素出产基地，提高胰岛素本地端到端出产制作才能，要点服务本乡糖尿病患者的胰岛素用药需求。

试验成果将LLM-based特征挑选办法与传统的特征挑选基线办法进行比较，医携愿服包含LassoNet、医携愿服LASSO、前向序贯挑选、后向序贯挑选、递归特征消除（RFE）、最小冗余最大相关性挑选（MRMR）、根据互信息（MI）的过滤和随机特征挑选。LLM生成的特征重要性得分（LLM-Score）LLM生成的特征排名（LLM-Rank）根据LLM的穿插验证挑选（LLM-Seq）试验设置模型：花寻试验中运用了不同参数规划的LLMs，花寻包含LLaMA-2（7B和13B参数）、ChatGPT（约175B参数）和GPT-4（约1.7T参数）。

完成细节：凤港关于每个数据集，固定特征挑选份额为30%，并在16-shot、32-shot、64-shot和128-shot的不同数据可用性装备下进行评价。发现1：澳自在小规划数据集上，根据文本的特征挑选办法比数据驱动的办法更有用。在简直一切的LLM和使命中，广中根据文本的特征挑选办法的功能都超过了数据驱动办法。

运用下流L2赏罚的逻辑/线性回归模型来衡量测验功能，医携愿服并运用AUROC和MAE作为评价目标。LLM-Score在挑选前10%和30%的特征时，花寻与最佳数据驱动基线的功能相媲美，且显着优于随机挑选。

凤港本文转自：Coggle数据科学数据发掘的中心是是对海量数据进行有用的挑选和剖析。

发现2：澳自运用最先进的LLMs进行根据文本的特征挑选，在每种数据可用性设置下都能与传统特征挑选办法相媲美。换句话说，广中便是能撑得起六七支高校一同造车的花销，足以在国内举行一场小型竞赛了。

在这期间，医携愿服学生们有时机了解不同企业量产车或概念车的规划原理，与工业接轨。竞赛当天，花寻恰逢易车网在纽约证券交易所上市，他无法亲身参加，但他的心境仍然十分激动。

整个操练大约包含250到280个学时，凤港适当于吉大轿车工程学院车辆工程本科生半个学期的课时量。他清楚记住，澳自这个音讯榜首次发布是在2009年，澳自由工程学会的付老在北京西客站对面的铁道大厦，即当年工程学会的年会上宣告，将在2010年举行榜首届我国大学生方程式赛事，用一年时刻来准备。

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