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其中合成数据成为应对大模型训练数据短缺的新思路。相比于从现实世界中采集或测量的真实数据,合成数据是基于模拟真实数据的分布特征和统计特性,再通过生成模型而创建的。它能根据实际需求生成海量可训练的数据集,但也存在所谓“过拟合”问题,导致大模型在合成数据上表现良好,但在真实场景中表现不佳。
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谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测,即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年(1979—2018年)的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast,使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报(ENS,一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报),他们发现,在用于评估表现的1320个指标中,GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外,GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
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