Generalisasi Mudah-Sulit
Apa itu Generalisasi yang Mudah-ke-Sulit?
Generalisasi Mudah-ke-Sulit mengacu pada proses mengevaluasi kinerja algoritma pada tugas-tugas yang kompleksitasnya bervariasi, dari yang sederhana dan dapat dikelola hingga yang lebih menantang. Dalam konteks pengembangan AI, pendekatan ini membantu memastikan bahwa model tidak hanya efektif dalam menangani tugas-tugas sederhana namun juga mampu meningkatkan perilakunya ketika menghadapi tantangan yang lebih kompleks.
Memahami Generalisasi Mudah-ke-Sulit
Misalnya, pertimbangkan skenario saat model diuji dengan tugas mengidentifikasi bug dalam sepotong kecil kode.
Misalnya, dalam pembelajaran mesin, generalisasi yang mudah hingga sulit dapat melibatkan pelatihan model pada kumpulan data yang dimulai dengan contoh sederhana atau terpisah dengan baik dan secara bertahap memperkenalkan contoh yang lebih kompleks atau tumpang tindih. Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan model dalam menangani skenario yang menantang dan meningkatkan performa keseluruhan pada data yang tidak terlihat.
Dalam pembelajaran perseptual, generalisasi yang mudah hingga sulit dapat melibatkan pelatihan individu mengenai tugas-tugas persepsi yang dimulai dengan rangsangan yang mudah dibedakan dan secara bertahap memperkenalkan rangsangan yang lebih sulit atau ambigu. Proses ini membantu individu mengembangkan kemampuan diskriminasi yang lebih baik dan menggeneralisasi pembelajaran mereka ke rangsangan yang lebih luas.
Secara keseluruhan, generalisasi yang mudah hingga sulit adalah strategi yang digunakan untuk meningkatkan pembelajaran, meningkatkan kinerja, dan meningkatkan kemampuan generalisasi yang lebih baik dengan secara bertahap meningkatkan kesulitan atau kompleksitas contoh atau tugas.
Berita Terkini tentang Generalisasi Mudah-Sulit
- Peneliti dari University College London telah diperkenalkan kumpulan data Spawrious, klasifikasi gambar patokan suite, untuk mengatasi korelasi palsu dalam model AI. Kumpulan data tersebut, terdiri dari 152,000 gambar berkualitas tinggi, mencakup korelasi palsu satu-ke-satu dan banyak-ke-banyak. Tim menemukan bahwa kumpulan data menunjukkan kinerja luar biasa, mengungkapkan kelemahan model saat ini karena ketergantungan mereka pada latar belakang fiktif. Kumpulan data ini juga menyoroti perlunya menangkap hubungan rumit dan saling ketergantungan dalam korelasi palsu M2M.
- AI baru, yang dikenal sebagai Differential Neural Computer (DNC), mengandalkan perangkat memori eksternal dengan throughput tinggi untuk menyimpan model yang dipelajari sebelumnya dan menghasilkan jaringan saraf baru berdasarkan model yang diarsipkan. Ini bentuk baru pembelajaran umum bisa membuka jalan bagi era AI yang akan membebani imajinasi manusia.
- Sebuah makalah baru-baru ini oleh MIT menemukan hal itu GPT-4, model bahasa (LLM) yang mendapat skor 100% pada kurikulum MIT, memiliki pertanyaan yang tidak lengkap dan metode evaluasi yang bias, sehingga akurasinya jauh lebih rendah. Makalah “Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality” dari Allen Institute for AI membahas keterbatasan model berbasis transformator, dengan fokus pada masalah komposisi yang memerlukan penalaran multi-langkah. Studi ini menemukan bahwa model transformator menunjukkan penurunan kinerja seiring dengan meningkatnya kompleksitas tugas, dan penyesuaian dengan data spesifik tugas akan meningkatkan kinerja dalam domain yang dilatih tetapi gagal untuk meningkatkan kinerja. menggeneralisasikan contoh-contoh yang tidak terlihat. Penulis menyarankan agar trafo diganti karena keterbatasannya dalam melakukan penalaran komposisi yang kompleks, ketergantungan pada pola, menghafal, dan operasi satu langkah.
Postingan Sosial Terbaru tentang Generalisasi yang Mudah hingga Sulit
Pertanyaan Umum (FAQ)
Generalisasi Mudah-ke-Sulit mengacu pada proses pelatihan atau pembelajaran model, algoritma, atau sistem dengan secara bertahap meningkatkan kesulitan atau kompleksitas contoh atau tugas. Gagasan di balik generalisasi yang mudah hingga sulit adalah memulai dengan contoh yang lebih sederhana atau lebih mudah dan secara bertahap memperkenalkan contoh yang lebih menantang atau sulit untuk meningkatkan kemampuan model dalam menggeneralisasi dan bekerja dengan baik pada berbagai masukan.
«Kembali ke Indeks Daftar IstilahPenolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
