Gemakkelijke tot moeilijke generalisatie
Wat is gemakkelijk-tot-moeilijke generalisatie?
Gemakkelijk-tot-moeilijke generalisatie verwijst naar het proces van het evalueren van de prestaties van algoritmen voor taken die variëren in complexiteit, van eenvoudige en beheersbare tot meer uitdagende taken. In de context van AI-ontwikkeling helpt deze aanpak ervoor te zorgen dat modellen niet alleen effectief zijn in het uitvoeren van eenvoudige taken, maar ook in staat zijn hun gedrag op te schalen wanneer ze met complexere uitdagingen worden geconfronteerd.
Gemakkelijk-tot-moeilijke generalisatie begrijpen
Neem bijvoorbeeld het scenario waarin een model wordt getest op de taak om bugs in een klein stukje code te identificeren.
Bij machine learning kan eenvoudige tot moeilijke generalisatie bijvoorbeeld inhouden dat een model wordt getraind op een dataset die begint met eenvoudige of goed gescheiden voorbeelden en geleidelijk complexere of overlappende voorbeelden introduceert. Deze aanpak heeft tot doel het vermogen van het model om met uitdagende scenario's om te gaan te vergroten en de algehele prestaties op onzichtbare gegevens te verbeteren.
Bij perceptueel leren kan gemakkelijk tot moeilijk generaliseren inhouden dat individuen worden getraind in perceptuele taken die beginnen met gemakkelijk te onderscheiden stimuli en geleidelijk moeilijkere of dubbelzinnige stimuli introduceren. Dit proces helpt individuen een beter onderscheidingsvermogen te ontwikkelen en hun leerproces te generaliseren naar een breder scala aan stimuli.
Over het geheel genomen is gemakkelijk tot moeilijk generaliseren een strategie die wordt gebruikt om het leren te verbeteren, de prestaties te verbeteren en betere generalisatiemogelijkheden te bevorderen door de moeilijkheidsgraad of complexiteit van voorbeelden of taken geleidelijk te vergroten.
Laatste nieuws over Gemakkelijke tot moeilijke generalisatie
- Onderzoekers van University College London hebben geïntroduceerd de Spawrious dataset, een beeldclassificatie benchmark- suite, om valse correlaties in AI-modellen aan te pakken. De dataset, bestaande uit 152,000 afbeeldingen van hoge kwaliteit, bevat zowel één-op-één als veel-op-veel valse correlaties. Het team ontdekte dat de dataset ongelooflijke prestaties vertoonde en de zwakke punten van de huidige modellen aan het licht bracht vanwege hun afhankelijkheid van fictieve achtergronden. De dataset benadrukte ook de noodzaak om de ingewikkelde relaties en onderlinge afhankelijkheden in valse M2M-correlaties vast te leggen.
- De nieuwe AI, bekend als een Differential Neural Computer (DNC), vertrouwt op een extern geheugenapparaat met hoge doorvoer om eerder geleerde modellen op te slaan en nieuwe neurale netwerken te genereren op basis van gearchiveerde modellen. Deze nieuwe vorm van gegeneraliseerd leren zou de weg kunnen vrijmaken voor een tijdperk van AI dat de menselijke verbeelding op de proef zal stellen.
- Dat blijkt uit een recent artikel van MIT GPT-4, een taalmodel (LLM) dat 100% scoorde op het curriculum van MIT, had onvolledige vragen en bevooroordeelde evaluatiemethoden, wat resulteerde in een aanzienlijk lagere nauwkeurigheid. Het artikel “Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality” van het Allen Institute for AI bespreekt de beperkingen van op transformatoren gebaseerde modellen, waarbij de nadruk ligt op compositorische problemen die redeneren in meerdere stappen vereisen. Uit het onderzoek blijkt dat transformatormodellen een prestatiedaling laten zien naarmate de taakcomplexiteit toeneemt, en dat het afstemmen met taakspecifieke gegevens de prestaties binnen het getrainde domein verbetert, maar er niet in slaagt om de prestaties te verbeteren. generaliseren naar onzichtbare voorbeelden. De auteurs suggereren dat transformatoren vervangen moeten worden vanwege hun beperkingen bij het uitvoeren van complexe compositorische redeneringen, het vertrouwen op patronen, het onthouden en het in één stap uitvoeren van handelingen.
Nieuwste sociale berichten over gemakkelijke tot moeilijke generalisatie
Veelgestelde vragen
Gemakkelijk-tot-moeilijke generalisatie verwijst naar het proces van het trainen of leren van modellen, algoritmen of systemen door geleidelijk de moeilijkheidsgraad of complexiteit van de voorbeelden of taken te vergroten. Het idee achter gemakkelijk-naar-moeilijke generalisatie is om te beginnen met eenvoudigere of gemakkelijkere voorbeelden en geleidelijk meer uitdagende of moeilijke voorbeelden te introduceren om het vermogen van het model om te generaliseren en goed te presteren op een breed scala aan inputs te verbeteren.
«Terug naar woordenlijstindexDisclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
Meer artikelen
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
