Lengvas apibendrinimas
Kas yra lengvas apibendrinimas?
Lengvai sunkiai apibendrinamas apibendrinimas reiškia algoritmų našumo įvertinimą atliekant įvairaus sudėtingumo užduotis – nuo paprastų ir valdomų iki sudėtingesnių. Plėtojant dirbtinį intelektą, šis metodas padeda užtikrinti, kad modeliai būtų ne tik veiksmingi atliekant paprastas užduotis, bet ir galėtų pakeisti savo elgesį, kai susiduria su sudėtingesniais iššūkiais.
Lengvo apibendrinimo supratimas
Pavyzdžiui, apsvarstykite scenarijų, kai modelis išbandomas siekiant nustatyti klaidas mažoje kodo dalyje.
Pavyzdžiui, mašininio mokymosi metu paprastas ir sudėtingas apibendrinimas gali apimti modelio mokymą duomenų rinkinyje, kuris prasideda paprastais arba gerai atskirtais pavyzdžiais ir palaipsniui pateikia sudėtingesnius arba persidengiančius pavyzdžius. Šiuo metodu siekiama pagerinti modelio gebėjimą tvarkyti sudėtingus scenarijus ir pagerinti jo bendrą našumą naudojant nematomus duomenis.
Suvokimo mokymosi metu apibendrinimas nuo lengvo iki sunkaus gali būti susijęs su asmenų mokymu atlikti suvokimo užduotis, kurios prasideda nuo lengvai atskiriamų dirgiklių ir palaipsniui įveda sunkesnius ar dviprasmiškesnius dirgiklius. Šis procesas padeda asmenims išsiugdyti geresnius diskriminacijos gebėjimus ir apibendrinti savo mokymąsi į platesnį stimulų spektrą.
Apskritai, lengvas ir sudėtingas apibendrinimas yra strategija, naudojama siekiant pagerinti mokymąsi, pagerinti našumą ir skatinti geresnes apibendrinimo galimybes, palaipsniui didinant pavyzdžių ar užduočių sudėtingumą arba sudėtingumą.
Paskutinės naujienos apie Lengvas apibendrinimas
- Londono universiteto koledžo mokslininkai pristatė Spawrious duomenų rinkinys, vaizdų klasifikacija etalonas rinkinį, kad būtų pašalintos klaidingos AI modelių koreliacijos. Duomenų rinkinys, kurį sudaro 152,000 2 aukštos kokybės vaizdų, apima ir „vienas su vienu“, ir „daugelis su daugeliu“ netikrų koreliacijų. Komanda nustatė, kad duomenų rinkinys parodė neįtikėtiną našumą ir atskleidė dabartinių modelių trūkumus dėl jų priklausomybės nuo fiktyvių aplinkybių. Duomenų rinkinys taip pat pabrėžė būtinybę užfiksuoti sudėtingus ryšius ir tarpusavio priklausomybes MXNUMXM klaidingose koreliacijose.
- Naujasis AI, žinomas kaip diferencialinis neuroninis kompiuteris (DNC), remiasi didelio našumo išorinės atminties įrenginiu, kad saugotų anksčiau išmoktus modelius ir generuotų naujus neuroninius tinklus, pagrįstus archyvuotais modeliais. Ši nauja apibendrinto mokymosi forma gali nutiesti kelią AI erai, kuri įtemps žmogaus vaizduotę.
- Neseniai paskelbtame MIT dokumente tai nustatyta GPT-4, kalbos modelis (LLM), kuris MIT mokymo programoje surinko 100 %, turėjo neužbaigtų klausimų ir šališkų vertinimo metodų, todėl tikslumas buvo žymiai mažesnis. Alleno AI instituto straipsnyje „Tikėjimas ir likimas: transformatorių sudėties ribos“ aptariami transformatoriais pagrįstų modelių apribojimai, daugiausia dėmesio skiriant kompozicijos problemoms, kurioms reikalingas daugiapakopis samprotavimas. Tyrimas parodė, kad transformatorių modelių našumas mažėja, nes didėja užduočių sudėtingumas, o tikslinimas su konkrečios užduoties duomenimis pagerina našumą apmokytoje srityje, bet nepavyksta. apibendrinti iki neregėtų pavyzdžių. Autoriai siūlo pakeisti transformatorius dėl jų apribojimų atliekant sudėtingus kompozicinius samprotavimus, pasikliauti modeliais, įsiminimą ir vieno žingsnio operacijas.
Naujausi socialiniai įrašai apie lengvą apibendrinimą
DUK
Lengvai sudėtingas apibendrinimas reiškia modelių, algoritmų ar sistemų mokymo ar mokymosi procesą, palaipsniui didinant pavyzdžių ar užduočių sudėtingumą arba sudėtingumą. Lengvai sudėtingo apibendrinimo idėja yra pradėti nuo paprastesnių ar lengvesnių pavyzdžių ir palaipsniui įvesti sudėtingesnius ar sudėtingesnius pavyzdžius, kad pagerintumėte modelio gebėjimą apibendrinti ir gerai atlikti įvairius įvesties pavyzdžius.
«Grįžti į žodynėlio rodyklęAtsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
Daugiau straipsnių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
