Generalizacija od lakog do teškog
Što je generalizacija od lakog do teškog?
Generalizacija od jednostavnog do teškog odnosi se na proces ocjenjivanja izvedbe algoritama na zadacima koji variraju u složenosti, od jednostavnih i upravljivih do zahtjevnijih. U kontekstu razvoja umjetne inteligencije, ovaj pristup pomaže osigurati da modeli nisu samo učinkoviti u rješavanju jednostavnih zadataka, već i sposobni skalirati svoje ponašanje kada su suočeni sa složenijim izazovima.
Razumijevanje generalizacije od lakog do teškog
Na primjer, razmotrite scenarij u kojem se model testira na zadatku identificiranja grešaka u malom dijelu koda.
Na primjer, u strojnom učenju, generalizacija s jednostavnog na teško može uključivati obuku modela na skupu podataka koji počinje s jednostavnim ili dobro odvojenim primjerima i postupno uvodi složenije ili preklapajuće primjere. Ovaj pristup ima za cilj poboljšati sposobnost modela da se nosi s izazovnim scenarijima i poboljšati njegovu ukupnu izvedbu na nevidljivim podacima.
U perceptivnom učenju, generalizacija s lakoće na teško može uključivati obuku pojedinaca na perceptivne zadatke koji počinju s lako prepoznatljivim podražajima i postupno uvode teže ili dvosmislene podražaje. Ovaj proces pomaže pojedincima da razviju bolje sposobnosti razlikovanja i generaliziraju svoje učenje na širi raspon podražaja.
Općenito, generalizacija od lakog prema teškom strategija je koja se koristi za poboljšanje učenja, poboljšanje izvedbe i promicanje boljih sposobnosti generalizacije postupnim povećanjem težine ili složenosti primjera ili zadataka.
Najnovije vijesti o Generalizacija od lakog do teškog
- Istraživači sa University College London su uveli skup podataka Spawrious, klasifikacija slika mjerilo paket za rješavanje lažnih korelacija u modelima umjetne inteligencije. Skup podataka, koji se sastoji od 152,000 2 visokokvalitetnih slika, uključuje i lažne korelacije jedan-na-jedan i više-na-više. Tim je otkrio da je skup podataka pokazao nevjerojatnu izvedbu, otkrivajući slabosti trenutnih modela zbog njihovog oslanjanja na fiktivne pozadine. Skup podataka također je istaknuo potrebu za hvatanjem zamršenih odnosa i međuovisnosti u MXNUMXM lažnim korelacijama.
- Nova umjetna inteligencija, poznata kao Diferencijalno neuronsko računalo (DNC), oslanja se na eksterni memorijski uređaj visoke propusnosti za pohranjivanje prethodno naučenih modela i generiranje novih neuronskih mreža na temelju arhiviranih modela. Ovaj novi oblik generaliziranog učenja mogao otvoriti put eri umjetne inteligencije koja će naprezati ljudsku maštu.
- To je otkrio nedavni rad MIT-a GPT-4, jezični model (LLM) koji je postigao 100% na nastavnom planu i programu MIT-a, imao je nepotpuna pitanja i pristrane metode ocjenjivanja, što je rezultiralo znatno manjom preciznošću. Rad Instituta Allen za umjetnu inteligenciju “Vjera i sudbina: Ograničenja transformatora na kompoziciju” raspravlja o ograničenjima modela baziranih na transformatorima, fokusirajući se na kompozicione probleme koji zahtijevaju razmišljanje u više koraka. Studija je otkrila da modeli transformatora pokazuju pad performansi kako se složenost zadatka povećava, a fino podešavanje s podacima specifičnim za zadatak poboljšava izvedbu unutar obučene domene, ali ne generalizirati na neviđene primjere. Autori sugeriraju da bi transformatore trebalo zamijeniti zbog njihovih ograničenja u izvođenju složenog kompozicijskog razmišljanja, oslanjanja na uzorke, pamćenja i operacija u jednom koraku.
Najnoviji postovi na društvenim mrežama o generalizaciji od lakog do teškog
PITANJA I ODGOVORI
Generalizacija od jednostavnog do teškog odnosi se na proces obuke ili učenja modela, algoritama ili sustava postupnim povećanjem težine ili složenosti primjera ili zadataka. Ideja koja stoji iza generalizacije lako-na-teško je započeti s jednostavnijim ili lakšim primjerima i postupno uvesti izazovnije ili teže kako bi se poboljšala sposobnost modela da generalizira i dobro radi na širokom rasponu inputa.
«Povratak na indeks pojmovnikaIzjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članaka
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
