הכללה קלה לקשה
מהי הכללה קלה לקשה?
הכללה קלה לקשה מתייחסת לתהליך הערכת הביצועים של אלגוריתמים במשימות המשתנות במורכבותן, מפשוטות וניתנות לניהול ועד למאתגרות יותר. בהקשר של פיתוח בינה מלאכותית, גישה זו מסייעת להבטיח שמודלים לא רק יעילים בטיפול במשימות פשוטות, אלא גם מסוגלים להרחיב את התנהגותם כאשר הם מתמודדים עם אתגרים מורכבים יותר.
הבנת הכללה קלה לקשה
לדוגמה, שקול את התרחיש שבו מודל נבדק במשימה של זיהוי באגים בחתיכת קוד קטנה.
לדוגמה, בלמידת מכונה, הכללה קלה לקשה יכולה לכלול אימון מודל על מערך נתונים שמתחיל בדוגמאות פשוטות או מופרדות היטב ומציג בהדרגה דוגמאות מורכבות יותר או חופפות יותר. גישה זו שואפת לשפר את יכולתו של המודל להתמודד עם תרחישים מאתגרים ולשפר את הביצועים הכוללים שלו על נתונים בלתי נראים.
בלמידה תפיסתית, הכללה קלה לקשה יכולה לכלול אימון של אנשים במשימות תפיסתיות שמתחילות בגירויים שניתן להבחין בהם בקלות ומציגות בהדרגה גירויים קשים או מעורפלים יותר. תהליך זה עוזר לאנשים לפתח יכולות הבחנה טובות יותר ולהכליל את הלמידה שלהם למגוון רחב יותר של גירויים.
בסך הכל, הכללה קלה לקשה היא אסטרטגיה המשמשת לשיפור הלמידה, שיפור הביצועים וקידום יכולות הכללה טובות יותר על ידי הגדלת הקושי או המורכבות של דוגמאות או משימות באופן הדרגתי.
חדשות אחרונות על הכללה קלה לקשה
- חוקרים מאוניברסיטת קולג' בלונדון הציגו מערך הנתונים של Spawrious, סיווג תמונה בנצ 'מרק חבילה, כדי לטפל בקורלציות מזויפות במודלים של AI. מערך הנתונים, המורכב מ-152,000 תמונות באיכות גבוהה, כולל מתאמים מזויפים אחד לאחד וגם של רבים לרבים. הצוות מצא כי מערך הנתונים הפגין ביצועים מדהימים, וחשף את החולשות של המודלים הנוכחיים בשל הסתמכותם על רקע פיקטיבי. מערך הנתונים הדגיש גם את הצורך ללכוד את הקשרים המורכבים והתלות ההדדית בקורלציות מזויפות של M2M.
- ה-AI החדש, המכונה מחשב עצבי דיפרנציאלי (DNC), מסתמך על התקן זיכרון חיצוני בעל תפוקה גבוהה כדי לאחסן מודלים שנלמדו בעבר וליצור רשתות עצביות חדשות המבוססות על מודלים מארכיונים. צורה חדשה זו של למידה כללית יכול לסלול את הדרך לעידן של AI שיאמץ את הדמיון האנושי.
- מאמר אחרון של MIT מצא את זה GPT-4, מודל שפה (LLM) שקיבל ציון של 100% בתכנית הלימודים של MIT, היו לו שאלות לא שלמות ושיטות הערכה מוטות, מה שהביא לדיוק נמוך משמעותית. המאמר "אמונה וגורל: מגבלות של רובוטריקים על קומפוזיציות" של מכון אלן לבינה מלאכותית דן במגבלות של מודלים מבוססי שנאים, תוך התמקדות בבעיות קומפוזיציה הדורשות חשיבה רב-שלבית. המחקר מצא כי מודלים של שנאים מראים ירידה בביצועים ככל שמורכבות המשימות עולה, וכיוונון עדין עם נתונים ספציפיים למשימה משפר את הביצועים בתחום המאומן אך אינו מצליח הכללה לדוגמאות בלתי נראות. המחברים מציעים שיש להחליף שנאים בשל מגבלותיהם בביצוע חשיבה קומפוזיונית מורכבת, הסתמכות על דפוסים, שינון ופעולות חד-שלביות.
פוסטים חברתיים אחרונים על הכללה קלה לקשה
שאלות נפוצות
הכללה קלה לקשה מתייחסת לתהליך של אימון או למידה של מודלים, אלגוריתמים או מערכות על ידי הגדלת הדרגתיות של הקושי או המורכבות של הדוגמאות או המשימות. הרעיון מאחורי הכללה קלה לקשה היא להתחיל עם דוגמאות פשוטות יותר או קלות יותר ולהציג בהדרגה דוגמאות מאתגרות או קשות יותר כדי לשפר את יכולתו של המודל להכליל ולבצע ביצועים טובים במגוון רחב של תשומות.
« חזרה לאינדקס מילון המונחיםכתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
