在Excel中计算均方根(Root Mean Square, RMS)通常涉及到两步:首先计算数据的平方,然后求平均,最后取平均值的平方根。Excel没有直接计算RMS的函数,但可以通过组合使用其他函数来实现。以下是计算RMS的步骤:
选择数据范围:
计算平方:
=B2^2
(假设数据在B2单元格),然后将该单元格的公式向下拖动或复制粘贴,以覆盖所有相应数据的单元格。计算平均值:
AVERAGE
函数来计算上一步中所有平方值的平均值。例如,如果平方数据在C2:C10,那么公式将是 =AVERAGE(C2:C10)
。计算平方根:
SQRT
函数来计算上一步中得到的平均值的平方根。公式将是 =SQRT(average_cell)
,其中 average_cell
是包含平均值的单元格。简化公式:
=SQRT(AVERAGE(B2:B10^2))
,这里 B2:B10
是原始数据的范围。拖动填充柄:
请根据你的实际数据范围调整上述公式中的单元格引用。这样,你就可以在Excel中计算出RMS值了。
好的,最后,我想向你展示当前领先的大型语言模型的排行榜。例如,这就是聊天机器人竞技场。它由伯克利的一个团队管理。他们在这里所做的是根据ELO评级对不同的语言模型进行排名。计算ELO的方式与国际象棋中的计算方式非常相似。所以不同的棋手互相对弈。根据彼此的胜率,你可以计算他们的ELO分数。你可以使用语言模型做完全相同的事情。所以你可以访问这个网站,输入一些问题,你会得到两个模型的响应,你不知道它们是由什么模型生成的,然后你选择获胜者。然后根据谁赢谁输,你就可以计算出ELO分数。所以越高越好。所以你在这里看到的是,拥挤在顶部的是专有模型。这些是封闭模型,你无法访问权重,它们通常位于网络界面后面。这是OpenAI的GPT系列,以及Anthropic的Claude系列。还有其他公司的一些其他系列。所以这些是目前表现最好的模型。然后就在其下方,你将开始看到一些开放权重的模型。因此,这些权重是可用的,人们对它们有更多了解,通常有相关论文可用。例如,Meta的Llama2系列就是这种情况。或者在底部,你可以看到Zephyr 7b Beta,它基于法国另一家初创公司的Mistral系列。