Helposti vaikea yleistys
Mikä on helposti vaikea yleistys?
Helposti vaikea yleistys viittaa prosessiin, jossa arvioidaan algoritmien suorituskykyä tehtävissä, jotka vaihtelevat monimutkaisia, yksinkertaisista ja hallittavista haastavampiin. Tekoälykehityksen yhteydessä tämä lähestymistapa auttaa varmistamaan, että mallit eivät ole vain tehokkaita suoriutumaan yksinkertaisista tehtävistä, vaan myös pystyvät skaalaamaan käyttäytymistään monimutkaisempien haasteiden edessä.
Helposti vaikeaksi tekevän yleistyksen ymmärtäminen
Harkitse esimerkiksi skenaariota, jossa mallia testataan virheiden tunnistamiseksi pienestä koodinpalasta.
Esimerkiksi koneoppimisessa helposta vaikeaksi yleistäminen voi sisältää mallin harjoittamisen tietojoukolle, joka alkaa yksinkertaisista tai hyvin erotetuista esimerkeistä ja tuo vähitellen käyttöön monimutkaisempia tai päällekkäisiä esimerkkejä. Tämän lähestymistavan tavoitteena on parantaa mallin kykyä käsitellä haastavia skenaarioita ja parantaa sen yleistä suorituskykyä näkymättömissä tiedoissa.
Havaintooppimisessa helposta vaikeaksi yleistäminen voi sisältää yksilöiden kouluttamista havaintotehtäviin, jotka alkavat helposti erotettavissa olevista ärsykkeistä ja tuovat vähitellen käyttöön vaikeampia tai moniselitteisempiä ärsykkeitä. Tämä prosessi auttaa yksilöitä kehittämään parempia syrjintäkykyjä ja yleistämään oppimisensa laajempiin ärsykkeisiin.
Kaiken kaikkiaan helposta vaikeaksi yleistäminen on strategia, jota käytetään parantamaan oppimista, parantamaan suorituskykyä ja edistämään parempia yleistyskykyjä lisäämällä asteittain esimerkkien tai tehtävien vaikeutta tai monimutkaisuutta.
Viimeisimmät uutiset aiheesta Helposti vaikea yleistys
- Tutkijat University College Londonista ovat ottaneet käyttöön Spawrious-tietojoukko, kuvaluokitus benchmark sarja, joka käsittelee tekoälymallien vääriä korrelaatioita. Tietojoukko, joka koostuu 152,000 2 korkealaatuisesta kuvasta, sisältää sekä yksi-yhteen että monista moneen vääriä korrelaatioita. Tiimi havaitsi, että tietojoukko osoitti uskomatonta suorituskykyä ja paljasti nykyisten mallien heikkoudet, jotka johtuvat niiden riippuvuudesta kuvitteellisista taustoista. Aineisto korosti myös tarvetta vangita monimutkaiset suhteet ja keskinäiset riippuvuudet MXNUMXM:n väärissä korrelaatioissa.
- Uusi AI, joka tunnetaan nimellä Differential Neural Computer (DNC), luottaa korkean suorituskyvyn ulkoiseen muistilaitteeseen, joka tallentaa aiemmin opittuja malleja ja tuottaa uusia hermoverkkoja arkistoitujen mallien perusteella. Tämä uusi yleisen oppimisen muoto voisi tasoittaa tietä tekoälyn aikakaudelle, joka rasittaa ihmisen mielikuvitusta.
- MIT:n äskettäinen paperi havaitsi tämän GPT-4, kielimalli (LLM), joka sai 100 % MIT:n opetussuunnitelmasta, sisältää epätäydellisiä kysymyksiä ja puolueellisia arviointimenetelmiä, mikä johti huomattavasti pienempään tarkkuuteen. Allen Institute for AI:n "Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality" -paperi käsittelee muuntajapohjaisten mallien rajoituksia keskittyen monivaiheista päättelyä vaativiin sävellysongelmiin. Tutkimuksessa havaittiin, että muuntajamallit osoittavat suorituskyvyn laskua tehtävien monimutkaisuuden kasvaessa, ja hienosäätö tehtäväkohtaisilla tiedoilla parantaa suorituskykyä koulutetulla alueella, mutta ei onnistu yleistää näkymättömiin esimerkkeihin. Kirjoittajat ehdottavat, että muuntajat tulisi vaihtaa, koska ne ovat rajoittuneet monimutkaisten koostumusperusteiden suorittamisessa, luottamuksensa kuvioihin, muistiin ja yksivaiheisiin operaatioihin.
Uusimmat sosiaaliset viestit helposti vaikeasta yleistyksestä
UKK
Helposti vaikea yleistys viittaa mallien, algoritmien tai järjestelmien koulutus- tai oppimisprosessiin lisäämällä asteittain esimerkkien tai tehtävien vaikeutta tai monimutkaisuutta. Ajatuksena helposta vaikeaksi yleistyksen taustalla on aloittaa yksinkertaisemmilla tai helpommilla esimerkeillä ja ottaa vähitellen käyttöön haastavampia tai vaikeampia, jotta mallin kyky yleistää ja toimia hyvin monenlaisilla syötteillä parantaa.
«Takaisin sanastohakemistoonVastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Damir on tiimin johtaja, tuotepäällikkö ja toimittaja osoitteessa Metaverse Post, kattaa aiheita, kuten AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ja Web3- liittyvät kentät. Hänen artikkelinsa houkuttelevat yli miljoonan käyttäjän massiivisen yleisön joka kuukausi. Hän näyttää olevan asiantuntija, jolla on 10 vuoden kokemus hakukoneoptimoinnista ja digitaalisesta markkinoinnista. Damir on mainittu Mashablessa, Wiredissä, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muut julkaisut. Hän matkustaa Arabiemiirikuntien, Turkin, Venäjän ja IVY-maiden välillä digitaalisena nomadina. Damir suoritti kandidaatin tutkinnon fysiikasta, jonka hän uskoo antaneen hänelle kriittisen ajattelun taidot menestyäkseen jatkuvasti muuttuvassa internetin maisemassa.
lisää artikkeleita
Damir on tiimin johtaja, tuotepäällikkö ja toimittaja osoitteessa Metaverse Post, kattaa aiheita, kuten AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ja Web3- liittyvät kentät. Hänen artikkelinsa houkuttelevat yli miljoonan käyttäjän massiivisen yleisön joka kuukausi. Hän näyttää olevan asiantuntija, jolla on 10 vuoden kokemus hakukoneoptimoinnista ja digitaalisesta markkinoinnista. Damir on mainittu Mashablessa, Wiredissä, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muut julkaisut. Hän matkustaa Arabiemiirikuntien, Turkin, Venäjän ja IVY-maiden välillä digitaalisena nomadina. Damir suoritti kandidaatin tutkinnon fysiikasta, jonka hän uskoo antaneen hänelle kriittisen ajattelun taidot menestyäkseen jatkuvasti muuttuvassa internetin maisemassa.
