Generalizare usor de greu
Ce este generalizarea ușor de greu?
Generalizarea Easy-to-Hard se referă la procesul de evaluare a performanței algoritmilor pe sarcini care variază în complexitate, de la cele simple și ușor de gestionat la cele mai provocatoare. În contextul dezvoltării inteligenței artificiale, această abordare ajută la asigurarea faptului că modelele nu sunt doar eficiente în gestionarea sarcinilor simple, ci și capabile să-și extindă comportamentul atunci când se confruntă cu provocări mai complexe.
Înțelegerea generalizării ușor de greu
De exemplu, luați în considerare scenariul în care un model este testat în sarcina de a identifica erori într-o mică bucată de cod.
De exemplu, în învățarea automată, generalizarea ușor de greu poate implica antrenarea unui model pe un set de date care începe cu exemple simple sau bine separate și introduce treptat exemple mai complexe sau care se suprapun. Această abordare își propune să îmbunătățească capacitatea modelului de a gestiona scenarii provocatoare și de a-și îmbunătăți performanța generală pe date nevăzute.
În învățarea perceptivă, generalizarea ușor de greu poate implica instruirea indivizilor asupra sarcinilor perceptuale care încep cu stimuli ușor de distins și introduc treptat stimuli mai dificili sau ambigui. Acest proces îi ajută pe indivizi să dezvolte abilități mai bune de discriminare și să își generalizeze învățarea la o gamă mai largă de stimuli.
În general, generalizarea ușor de greu este o strategie utilizată pentru a îmbunătăți învățarea, a îmbunătăți performanța și a promova capacități de generalizare mai bune prin creșterea treptată a dificultatii sau complexității exemplelor sau sarcinilor.
Ultimele știri despre Generalizare usor de greu
- Cercetători de la University College London au introdus setul de date Spawrious, o clasificare a imaginilor de referință suite, pentru a aborda corelațiile false în modelele AI. Setul de date, constând din 152,000 de imagini de înaltă calitate, include atât corelații false unu-la-unu, cât și multe-la-mulți. Echipa a descoperit că setul de date a demonstrat performanțe incredibile, dezvăluind punctele slabe ale modelelor actuale datorită dependenței lor de medii fictive. Setul de date a evidențiat, de asemenea, necesitatea de a surprinde relațiile complicate și interdependențele din corelațiile false M2M.
- Noua inteligență artificială, cunoscută sub numele de computer neural diferențial (DNC), se bazează pe un dispozitiv de memorie externă de mare capacitate pentru a stoca modele învățate anterior și pentru a genera noi rețele neuronale bazate pe modele arhivate. Această nouă formă de învățare generalizată ar putea deschide calea către o eră a IA care va încorda imaginația umană.
- O lucrare recentă a MIT a constatat că GPT-4, un model de limbaj (LLM) care a obținut un scor de 100% la curriculum-ul MIT, a avut întrebări incomplete și metode de evaluare părtinitoare, rezultând o acuratețe semnificativ mai mică. Lucrarea „Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality” a Institutului Allen pentru AI discută despre limitările modelelor bazate pe transformatoare, concentrându-se pe probleme de compoziție care necesită raționament în mai multe etape. Studiul a constatat că modelele de transformatoare arată o scădere a performanței pe măsură ce complexitatea sarcinii crește, iar reglarea fină cu date specifice sarcinii îmbunătățește performanța în domeniul instruit, dar nu reușește să reușească. generalizează la exemple nevăzute. Autorii sugerează că transformatoarele ar trebui înlocuite din cauza limitărilor lor în efectuarea raționamentului compozițional complex, dependența de modele, memorare și operații într-un singur pas.
Ultimele postări sociale despre generalizarea ușor de greu
Întrebări frecvente
Generalizarea Easy-to-Hard se referă la procesul de formare sau de învățare a modelelor, algoritmilor sau sistemelor prin creșterea treptată a dificultatii sau complexității exemplelor sau sarcinilor. Ideea din spatele generalizării ușor la greu este de a începe cu exemple mai simple sau mai ușoare și de a introduce treptat altele mai provocatoare sau dificile pentru a îmbunătăți capacitatea modelului de a generaliza și de a funcționa bine pe o gamă largă de intrări.
«Înapoi la Index glosarDeclinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
Mai multe articole
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
