Viegli pārdomājams vispārinājums
Kas ir viegli apgrūtināma vispārināšana?
Viegli pārskatāma vispārināšana attiecas uz algoritmu veiktspējas novērtēšanas procesu, veicot dažādas sarežģītības pakāpes uzdevumus, sākot no vienkāršiem un pārvaldāmiem līdz sarežģītākiem. AI izstrādes kontekstā šī pieeja palīdz nodrošināt, ka modeļi ir ne tikai efektīvi, veicot vienkāršus uzdevumus, bet arī spēj mērogot to uzvedību, saskaroties ar sarežģītākām problēmām.
Izpratne par viegli sarežģītu vispārināšanu
Piemēram, apsveriet scenāriju, kurā modelis tiek pārbaudīts, lai identificētu kļūdas nelielā koda daļā.
Piemēram, mašīnmācībā vienkārša un sarežģīta vispārināšana var ietvert modeļa apmācību datu kopā, kas sākas ar vienkāršiem vai labi atdalītiem piemēriem un pakāpeniski ievieš sarežģītākus vai pārklājošus piemērus. Šīs pieejas mērķis ir uzlabot modeļa spēju tikt galā ar sarežģītiem scenārijiem un uzlabot tā vispārējo veiktspēju neredzamiem datiem.
Uztveres mācībās no vienkāršas līdz grūtas vispārināšana var ietvert indivīdu apmācību uztveres uzdevumos, kas sākas ar viegli atšķiramiem stimuliem un pakāpeniski ievieš grūtākus vai neskaidrākus stimulus. Šis process palīdz indivīdiem attīstīt labākas diskriminācijas spējas un vispārināt mācīšanos plašākam stimulu lokam.
Kopumā vienkārša vispārināšana ir stratēģija, ko izmanto, lai uzlabotu mācīšanos, uzlabotu veiktspēju un veicinātu labākas vispārināšanas spējas, pakāpeniski palielinot piemēru vai uzdevumu grūtības vai sarežģītību.
Jaunākās ziņas par Viegli pārdomājams vispārinājums
- Pētnieki no Londonas Universitātes koledžas ir ieviesuši Spawrious datu kopa, attēlu klasifikācija etalons komplektu, lai novērstu viltus korelācijas AI modeļos. Datu kopa, kas sastāv no 152,000 2 augstas kvalitātes attēliem, ietver gan savstarpējās, gan daudzās pret daudziem viltus korelācijas. Komanda atklāja, ka datu kopa demonstrē neticamu veiktspēju, atklājot pašreizējo modeļu vājās vietas, kas saistītas ar to paļaušanos uz fiktīvu pieredzi. Datu kopa arī uzsvēra vajadzību aptvert sarežģītās attiecības un savstarpējo atkarību MXNUMXM viltus korelācijās.
- Jaunais AI, kas pazīstams kā diferenciālais neironu dators (DNC), balstās uz augstas caurlaidības ārējās atmiņas ierīci, lai saglabātu iepriekš apgūtos modeļus un ģenerētu jaunus neironu tīklus, pamatojoties uz arhivētiem modeļiem. Šī jaunā vispārinātās mācīšanās forma varētu pavērt ceļu AI laikmetam, kas noslogos cilvēka iztēli.
- Nesenā MIT dokumentā tas tika atklāts GPT-4, valodas modelis (LLM), kas MIT mācību programmā ieguva 100% punktu, tajā bija nepilnīgi jautājumi un neobjektīvas vērtēšanas metodes, kā rezultātā bija ievērojami zemāka precizitāte. Allena AI institūta rakstā “Ticība un liktenis: transformatoru ierobežojumi kompozīcijai” tiek apspriesti uz transformatoriem balstītu modeļu ierobežojumi, koncentrējoties uz kompozīcijas problēmām, kurām nepieciešama daudzpakāpju argumentācija. Pētījumā konstatēts, ka transformatoru modeļi uzrāda veiktspējas samazināšanos, palielinoties uzdevumu sarežģītībai, un precīza pielāgošana ar uzdevumam raksturīgiem datiem uzlabo veiktspēju apmācītajā jomā, bet neizdodas. vispārināt uz neredzētiem piemēriem. Autori ierosina, ka transformatori ir jāaizstāj, jo tie ir ierobežoti sarežģītu kompozīcijas pamatojumu veikšanā, paļaušanās uz modeļiem, iegaumēšana un vienpakāpes darbības.
Jaunākās sociālās ziņas par viegli uztveramu vispārināšanu
FAQ
Viegli pārveidojama vispārināšana attiecas uz modeļu, algoritmu vai sistēmu apmācības vai mācīšanās procesu, pakāpeniski palielinot piemēru vai uzdevumu grūtības vai sarežģītību. No viegli pārveidojamās vispārināšanas ideja ir sākt ar vienkāršākiem vai vienkāršākiem piemēriem un pakāpeniski ieviest sarežģītākus vai grūtākus piemērus, lai uzlabotu modeļa spēju vispārināt un veikt labus rezultātus plašam ievades diapazonam.
«Atpakaļ uz vārdnīcas indeksuAtbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
Vairāk rakstus
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
