Asandan çətinə ümumiləşdirmə
Asandan Çətin Ümumiləşdirmə nədir?
Asandan Çətin Ümumiləşdirmə sadə və idarə olunanlardan daha çətin olanlara qədər mürəkkəbliyi ilə fərqlənən tapşırıqlar üzrə alqoritmlərin performansının qiymətləndirilməsi prosesinə aiddir. Süni intellekt inkişafı kontekstində bu yanaşma modellərin təkcə sadə tapşırıqların öhdəsindən gəlməsində effektiv deyil, həm də daha mürəkkəb problemlərlə üzləşdikdə davranışlarını genişləndirə bilməsini təmin edir.
Asandan çətinə ümumiləşdirməni başa düşmək
Məsələn, kiçik bir kod parçasındakı səhvləri müəyyən etmək tapşırığı ilə bir modelin sınaqdan keçirildiyi ssenarini nəzərdən keçirin.
Məsələn, maşın öyrənməsində asandan çətin ümumiləşdirmə sadə və ya yaxşı ayrılmış nümunələrlə başlayan və tədricən daha mürəkkəb və ya üst-üstə düşən nümunələr təqdim edən verilənlər toplusunda bir model təlimini əhatə edə bilər. Bu yanaşma modelin çətin ssenariləri idarə etmək qabiliyyətini artırmaq və görünməyən məlumatlar üzərində ümumi performansını artırmaq məqsədi daşıyır.
Qavrama öyrənmədə asandan çətinə ümumiləşdirmə fərdləri asanlıqla fərqləndirilən stimullarla başlayan və tədricən daha çətin və ya qeyri-müəyyən stimullar təqdim edən qavrayış tapşırıqları üzrə təlimi əhatə edə bilər. Bu proses fərdlərə daha yaxşı ayrı-seçkilik qabiliyyətlərini inkişaf etdirməyə və öyrənmələrini daha geniş stimullara ümumiləşdirməyə kömək edir.
Ümumiyyətlə, asandan çətinə ümumiləşdirmə nümunələrin və ya tapşırıqların çətinliyini və ya mürəkkəbliyini tədricən artırmaqla öyrənməni artırmaq, performansı təkmilləşdirmək və daha yaxşı ümumiləşdirmə imkanlarını təşviq etmək üçün istifadə edilən strategiyadır.
Haqqında Son Xəbərlər Asandan çətinə ümumiləşdirmə
- London Universitet Kollecinin tədqiqatçıları təqdim etdik Spawrious verilənlər bazası, şəkil təsnifatı benchmark süni intellekt modellərində saxta korrelyasiyaları həll etmək üçün dəst. 152,000 yüksək keyfiyyətli təsvirdən ibarət verilənlər bazası həm birə bir, həm də çoxdan çoxa saxta korrelyasiyaları ehtiva edir. Komanda müəyyən etdi ki, verilənlər bazası inanılmaz performans nümayiş etdirərək, mövcud modellərin uydurma fonlardan asılı olması səbəbindən zəif tərəflərini ortaya qoyur. Verilənlər toplusu həmçinin M2M saxta korrelyasiyalarında mürəkkəb əlaqələri və qarşılıqlı asılılıqları ələ keçirmək ehtiyacını vurğuladı.
- Diferensial Neyron Kompüter (DNC) kimi tanınan yeni süni intellekt, əvvəllər öyrənilmiş modelləri saxlamaq və arxivləşdirilmiş modellər əsasında yeni neyron şəbəkələri yaratmaq üçün yüksək məhsuldarlığa malik xarici yaddaş cihazına əsaslanır. Ümumiləşdirilmiş öyrənmənin bu yeni forması insan təxəyyülünü sıxışdıracaq süni intellekt dövrünə yol aça bilər.
- MİT-in bu yaxınlarda dərc etdiyi bir məqalə bunu tapdı GPT-4, MIT-nin kurikulumunda 100% bal toplayan bir dil modeli (LLM), natamam suallara və qərəzli qiymətləndirmə metodlarına malik idi və nəticədə dəqiqliyi əhəmiyyətli dərəcədə aşağı saldı. Allen İnstitutunun süni intellekt üzrə “İnam və taleyi: Transformatorların kompozisiyaya dair məhdudiyyətləri” adlı məqaləsi çox mərhələli düşünmə tələb edən kompozisiya problemlərinə diqqət yetirərək transformator əsaslı modellərin məhdudiyyətlərini müzakirə edir. Tədqiqat tapdı ki, transformator modelləri tapşırıqların mürəkkəbliyi artdıqca performansda azalma göstərir və tapşırıq üçün xüsusi məlumatlarla dəqiq tənzimləmə təlim keçmiş domen daxilində performansı yaxşılaşdırır, lakin görünməmiş nümunələrə ümumiləşdirin. Müəlliflər mürəkkəb kompozisiya mülahizələrini yerinə yetirməkdə məhdudiyyətlər, naxışlara etibar etmək, yadda saxlamaq və bir addımlı əməliyyatları yerinə yetirməkdə məhdudiyyətlərə görə transformatorların dəyişdirilməsini təklif edirlər.
Asanlıqla Çətin Ümumiləşdirmə haqqında Ən Son Sosial Yazılar
FAQ
Asandan Çətin Ümumiləşdirmə nümunələrin və ya tapşırıqların çətinliyini və ya mürəkkəbliyini tədricən artırmaqla modelləri, alqoritmləri və ya sistemləri öyrətmək və ya öyrənmək prosesinə aiddir. Asandan çətinə ümumiləşdirmənin ideyası daha sadə və ya asan nümunələrlə başlamaq və modelin ümumiləşdirmə və geniş çeşidli girişlərdə yaxşı işləmə qabiliyyətini təkmilləşdirmək üçün tədricən daha çətin və ya çətin olanları təqdim etməkdir.
« Lüğət indeksinə qayıtMəsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
