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English(EN) Old-school classifiers are still generally better than Jev [P]

传统机器学习分类器在自定义数据上优于 Jevíčko · 跟踪 1 个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

最近的一项分析表明，当与开源模型的嵌入相结合并在特定标签上进行微调时，传统的机器学习分类器通常优于 Jevíčko 等较新的零样本模型。研究发现，这种混合方法更具成本效益，并且准确性显著提高，与 Jevíčko 相比，错误率降低了高达 37%。这挑战了在有自定义数据的情况下，大型通用模型盛行的炒作。 AI

影响 表明使用自定义数据微调传统模型，对于特定任务可能比零样本方法更有效。

排序理由 将传统机器学习方法与一个较新模型进行比较的分析，以观点文章的形式呈现。

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传统机器学习分类器在自定义数据上优于 Jevíčko · 跟踪 1 个来源

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将传统机器学习方法与一个较新模型进行比较的分析，以观点文章的形式呈现。
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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/csinva ·

    老派分类器通常仍优于 Jev [P]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>There’s a lot of hype right now around decision models like Jev. But in most real use cases, you have some labeled data, and can use it to personalize your model.</p> <p>So we tested the old-school approach to classification and regression:</p> <…

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