Обобщение от лесно към трудно
Какво е обобщение от лесно към трудно?
Генерализацията от лесно към трудно се отнася до процеса на оценяване на ефективността на алгоритми върху задачи, които варират по сложност, от прости и управляеми до по-предизвикателни. В контекста на разработването на AI, този подход помага да се гарантира, че моделите са не само ефективни при справянето с ясни задачи, но и способни да мащабират поведението си, когато са изправени пред по-сложни предизвикателства.
Разбиране на генерализацията от лесно към трудно
Например, помислете за сценария, при който модел се тества със задачата за идентифициране на грешки в малка част от кода.
Например при машинно обучение обобщаването от лесен към труден може да включва обучение на модел върху набор от данни, който започва с прости или добре разделени примери и постепенно въвежда по-сложни или припокриващи се примери. Този подход има за цел да подобри способността на модела да се справя с предизвикателни сценарии и да подобри цялостната му производителност върху невидими данни.
При перцептивното учене генерализацията от лесно към трудно може да включва обучение на индивиди за перцептивни задачи, които започват с лесно различими стимули и постепенно въвеждат по-трудни или двусмислени стимули. Този процес помага на хората да развият по-добри способности за разграничаване и да обобщят обучението си към по-широк набор от стимули.
Като цяло обобщението от лесно към трудно е стратегия, използвана за подобряване на обучението, подобряване на производителността и насърчаване на по-добри способности за обобщение чрез постепенно увеличаване на трудността или сложността на примерите или задачите.
Последни новини за Обобщение от лесно към трудно
- Изследователи от University College London са въвели наборът от данни Spawrious, класификация на изображения репер пакет, за справяне с фалшиви корелации в AI модели. Наборът от данни, състоящ се от 152,000 2 висококачествени изображения, включва както фалшиви корелации едно към едно, така и много към много. Екипът установи, че наборът от данни демонстрира невероятна производителност, разкривайки слабостите на настоящите модели поради тяхната зависимост от фиктивен произход. Наборът от данни също подчерта необходимостта от улавяне на сложните връзки и взаимозависимости в фалшивите корелации на MXNUMXM.
- Новият AI, известен като диференциален невронен компютър (DNC), разчита на устройство с външна памет с висока производителност, за да съхранява предварително научени модели и да генерира нови невронни мрежи въз основа на архивирани модели. Тази нова форма на обобщено обучение може да проправи пътя за ера на AI, която ще напрегне човешкото въображение.
- Скорошна статия от MIT установи това GPT-4, езиков модел (LLM), който отбеляза 100% от учебната програма на MIT, имаше непълни въпроси и пристрастни методи за оценка, което доведе до значително по-ниска точност. Документът „Вяра и съдба: Граници на трансформаторите върху композицията“ на Института Алън за изкуствен интелект обсъжда ограниченията на моделите, базирани на трансформатори, като се фокусира върху композиционни проблеми, които изискват многоетапно разсъждение. Проучването установи, че моделите на трансформатори показват спад в производителността, тъй като сложността на задачата се увеличава, а фината настройка с данни, специфични за задачата, подобрява производителността в рамките на обучения домейн, но не успява обобщете до невиждани примери. Авторите предполагат, че трансформаторите трябва да бъдат заменени поради техните ограничения при извършване на сложни композиционни разсъждения, разчитане на модели, запаметяване и едноетапни операции.
Най-новите публикации в социалните мрежи относно генерализирането от лесно към трудно
Въпроси и Отговори
Обобщението от лесно към трудно се отнася до процеса на обучение или изучаване на модели, алгоритми или системи чрез постепенно увеличаване на трудността или сложността на примерите или задачите. Идеята зад обобщаването от лесно към трудно е да се започне с по-прости или по-лесни примери и постепенно да се въведат по-предизвикателни или трудни, за да се подобри способността на модела да обобщава и да се представя добре при широк диапазон от входни данни.
«Назад към речника на речникаОтказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
