Könnyen nehéz általánosítás
Mi az a könnyen megnehezíthető általánosítás?
A könnyen nehezen kezelhető általánosítás az algoritmusok teljesítményének értékelési folyamata, amelyek összetettsége változó, az egyszerűtől a kezelhetőtől a nagyobb kihívást jelentő feladatokig. A mesterséges intelligencia fejlesztésével összefüggésben ez a megközelítés segít biztosítani, hogy a modellek ne csak az egyszerű feladatok kezelésében legyenek hatékonyak, hanem képesek legyenek viselkedésüket is skálázni, ha összetettebb kihívásokkal szembesülnek.
A könnyen nehézkes általánosítás megértése
Vegyük például azt a forgatókönyvet, amikor egy modellt tesztelnek egy kis kódrészletben lévő hibák azonosítására.
Például a gépi tanulásban a könnyen nehézkes általánosítás magában foglalhatja egy modell betanítását egy adathalmazra, amely egyszerű vagy jól elkülöníthető példákkal kezdődik, és fokozatosan bevezeti a bonyolultabb vagy egymást átfedő példákat. Ennek a megközelítésnek a célja, hogy javítsa a modell azon képességét, hogy képes legyen kezelni a kihívást jelentő forgatókönyveket, és javítsa általános teljesítményét a nem látott adatokon.
A perceptuális tanulásban a könnyű-nehéz általánosítás magában foglalhatja az egyének olyan észlelési feladatokra való képzését, amelyek könnyen megkülönböztethető ingerekkel kezdődnek, és fokozatosan nehezebb vagy kétértelműbb ingereket vezetnek be. Ez a folyamat segít az egyéneknek jobb diszkriminációs képességek kifejlesztésében, és az ingerek szélesebb körére általánosítani a tanulást.
Összességében a könnyen nehézkessé váló általánosítás egy olyan stratégia, amelyet a tanulás fokozására, a teljesítmény javítására és a jobb általánosítási képességek előmozdítására használnak a példák vagy feladatok nehézségének vagy összetettségének fokozatos növelésével.
Legfrissebb hírek erről Könnyen nehéz általánosítás
- A University College London kutatói bevezették a Spawrious adatkészlet, egy képbesorolás benchmark programcsomag, az AI-modellek hamis összefüggéseinek kezelésére. A 152,000 2 kiváló minőségű képből álló adatkészlet egy az egyhez és a sok a sokhoz hamis összefüggéseket egyaránt tartalmaz. A csapat úgy találta, hogy az adatkészlet hihetetlen teljesítményt mutatott, felfedve a jelenlegi modellek gyengeségeit, mivel azok fiktív hátterekre támaszkodnak. Az adatkészlet rávilágított arra is, hogy meg kell ragadni az MXNUMXM hamis korrelációk bonyolult összefüggéseit és kölcsönös függőségeit.
- Az új mesterséges intelligencia, úgynevezett Differential Neural Computer (DNC), nagy áteresztőképességű külső memóriaeszközre támaszkodik a korábban tanult modellek tárolására és az archivált modellek alapján új neurális hálózatok létrehozására. Az általánosított tanulásnak ez az új formája kikövezheti az utat a mesterséges intelligencia korszaka előtt, amely megterheli az emberi képzeletet.
- Az MIT legutóbbi tanulmánya ezt állapította meg GPT-4, egy nyelvi modell (LLM), amely 100%-os eredményt ért el az MIT tantervében, hiányos kérdéseket és elfogult értékelési módszereket tartalmazott, ami jelentősen alacsonyabb pontosságot eredményezett. Az Allen Institute for AI „Hit és sors: A transzformátorok korlátai a kompozíciósságon” című tanulmánya a transzformátor-alapú modellek korlátait tárgyalja, a többlépcsős érvelést igénylő kompozíciós problémákra összpontosítva. A tanulmány megállapította, hogy a transzformátormodellek teljesítménycsökkenést mutatnak a feladat összetettségének növekedésével, és a feladatspecifikus adatokkal történő finomhangolás javítja a teljesítményt a betanított tartományon belül, de nem általánosítson nem látott példákra. A szerzők azt javasolják, hogy a transzformátorokat le kell cserélni, mivel korlátozottak a bonyolult kompozíciós érvelés végrehajtásában, a mintákra támaszkodva, a memorizálásra és az egylépéses műveletekre.
Legfrissebb közösségi bejegyzések a könnyen nehezen kezelhető általánosításról
GYIK
A könnyen nehezen kezelhető általánosítás a modellek, algoritmusok vagy rendszerek betanítási vagy tanulási folyamatára vonatkozik, amely fokozatosan növeli a példák vagy feladatok nehézségét vagy összetettségét. A könnyen nehézkessé váló általánosítás mögött az az elképzelés áll, hogy egyszerűbb vagy könnyebb példákkal kezdjük, és fokozatosan bevezetjük a nagyobb kihívást jelentő vagy nehezebb példákat, hogy javítsuk a modell általánosítási képességét, és jó teljesítményt nyújtsunk a bemenetek széles skáláján.
«Vissza a szójegyzék indexéhezA felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
További cikkek
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
