Snadné až těžké zobecnění
Co je snadné až těžké zobecnění?
Easy-to-Hard Generalization se týká procesu hodnocení výkonu algoritmů na úkolech, které se liší co do složitosti, od jednoduchých a zvládnutelných až po ty náročnější. V kontextu vývoje umělé inteligence tento přístup pomáhá zajistit, aby modely byly nejen efektivní při zvládání přímočarých úkolů, ale byly také schopné škálovat své chování, když čelí složitějším výzvám.
Porozumění snadnému zobecnění
Zvažte například scénář, kdy je model testován s cílem identifikovat chyby v malém kousku kódu.
Například ve strojovém učení může snadné zobecnění zahrnovat trénování modelu na datové sadě, které začíná jednoduchými nebo dobře oddělenými příklady a postupně zavádí složitější nebo překrývající se příklady. Tento přístup má za cíl zlepšit schopnost modelu zvládat náročné scénáře a zlepšit jeho celkový výkon na neviditelných datech.
V percepčním učení může snadné zevšeobecňování zahrnovat trénink jednotlivců na percepční úkoly, které začínají snadno rozlišitelnými podněty a postupně zavádějí obtížnější nebo nejednoznačné podněty. Tento proces pomáhá jednotlivcům rozvíjet lepší rozlišovací schopnosti a zobecňovat své učení na širší škálu podnětů.
Celkově vzato je snadná generalizace strategie používaná ke zlepšení učení, zlepšení výkonu a podpoře lepších schopností generalizace postupným zvyšováním obtížnosti nebo složitosti příkladů nebo úkolů.
Nejnovější zprávy o Snadné až těžké zobecnění
- Vědci z University College London zavedeny datový soubor Spawrious, klasifikace obrázků Benchmark k řešení falešných korelací v modelech umělé inteligence. Soubor dat, sestávající ze 152,000 2 vysoce kvalitních snímků, zahrnuje falešné korelace jedna ku jedné i mnoho ku mnoha. Tým zjistil, že datová sada prokázala neuvěřitelný výkon a odhalila slabé stránky současných modelů kvůli jejich spoléhání se na fiktivní pozadí. Soubor dat také zdůraznil potřebu zachytit složité vztahy a vzájemné závislosti v falešných korelacích MXNUMXM.
- Nová umělá inteligence, známá jako diferenciální neuronový počítač (DNC), spoléhá na vysokokapacitní externí paměťové zařízení pro ukládání dříve naučených modelů a generování nových neuronových sítí na základě archivovaných modelů. Tato nová forma všeobecného učení by mohla připravit cestu pro éru umělé inteligence, která zatíží lidskou představivost.
- Zjistil to nedávný dokument MIT GPT-4, jazykový model (LLM), který skóroval 100 % v kurikulu MIT, měl neúplné otázky a neobjektivní metody hodnocení, což vedlo k výrazně nižší přesnosti. Dokument Allen Institute for AI „Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality“ pojednává o omezeních modelů založených na transformátorech a zaměřuje se na kompoziční problémy, které vyžadují vícekrokové uvažování. Studie zjistila, že modely transformátorů vykazují pokles výkonu s tím, jak se zvyšuje složitost úkolu, a jemné doladění s daty specifickými pro daný úkol zlepšuje výkon v trénované doméně, ale selhává. zobecnit na nevídané příklady. Autoři navrhují, že transformátory by měly být nahrazeny kvůli jejich omezením při provádění složitého kompozičního uvažování, spoléhání se na vzory, zapamatování a jednokrokové operace.
Nejnovější příspěvky na sociálních sítích o snadném zobecnění
Nejčastější dotazy
Easy-to-Hard Generalization se týká procesu školení nebo učení modelů, algoritmů nebo systémů postupným zvyšováním obtížnosti nebo složitosti příkladů nebo úkolů. Myšlenkou snadného až těžkého zobecnění je začít s jednoduššími nebo snadnějšími příklady a postupně zavádět náročnější nebo obtížnější, aby se zlepšila schopnost modelu zobecňovat a dobře fungovat na široké škále vstupů.
«Zpět na rejstřík pojmůOdmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Damir je vedoucí týmu, produktový manažer a editor ve společnosti Metaverse Post, pokrývající témata jako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- související obory. Jeho články přitahují každý měsíc masivní publikum čítající více než milion uživatelů. Jeví se jako odborník s 10 lety zkušeností v oblasti SEO a digitálního marketingu. Damir byl zmíněn v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a další publikace. Jako digitální nomád cestuje mezi SAE, Tureckem, Ruskem a SNS. Damir získal bakalářský titul z fyziky, o kterém se domnívá, že mu dal dovednosti kritického myšlení potřebné k úspěchu v neustále se měnícím prostředí internetu.
Další články
Damir je vedoucí týmu, produktový manažer a editor ve společnosti Metaverse Post, pokrývající témata jako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- související obory. Jeho články přitahují každý měsíc masivní publikum čítající více než milion uživatelů. Jeví se jako odborník s 10 lety zkušeností v oblasti SEO a digitálního marketingu. Damir byl zmíněn v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a další publikace. Jako digitální nomád cestuje mezi SAE, Tureckem, Ruskem a SNS. Damir získal bakalářský titul z fyziky, o kterém se domnívá, že mu dal dovednosti kritického myšlení potřebné k úspěchu v neustále se měnícím prostředí internetu.
