Jednoduché až ťažké zovšeobecnenie
Čo je to ľahké až ťažké zovšeobecnenie?
Easy-to-Hard Generalization sa týka procesu hodnotenia výkonu algoritmov na úlohách, ktoré sa líšia zložitosťou, od jednoduchých a zvládnuteľných až po náročnejšie. V kontexte vývoja AI tento prístup pomáha zabezpečiť, aby modely boli nielen efektívne pri zvládaní jednoduchých úloh, ale aby boli aj schopné škálovať svoje správanie, keď čelia zložitejším výzvam.
Pochopenie jednoduchého až ťažkého zovšeobecnenia
Uvažujme napríklad o scenári, v ktorom sa model testuje s cieľom identifikovať chyby v malom kúsku kódu.
Napríklad pri strojovom učení môže jednoduché zovšeobecnenie zahŕňať trénovanie modelu na množine údajov, ktoré začína jednoduchými alebo dobre oddelenými príkladmi a postupne zavádza zložitejšie alebo prekrývajúce sa príklady. Tento prístup má za cieľ zlepšiť schopnosť modelu zvládnuť náročné scenáre a zlepšiť jeho celkový výkon na neviditeľných údajoch.
Pri percepčnom učení môže ľahké až ťažké zovšeobecnenie zahŕňať tréning jednotlivcov na percepčné úlohy, ktoré začínajú ľahko rozlíšiteľnými stimulmi a postupne zavádzajú ťažšie alebo nejednoznačné stimuly. Tento proces pomáha jednotlivcom rozvíjať lepšie rozlišovacie schopnosti a zovšeobecňovať ich učenie na širšiu škálu podnetov.
Celkovo možno povedať, že jednoduché až ťažké zovšeobecnenie je stratégia používaná na zlepšenie učenia, zlepšenie výkonu a podporu lepších schopností zovšeobecňovania postupným zvyšovaním náročnosti alebo zložitosti príkladov alebo úloh.
Najnovšie správy o Jednoduché až ťažké zovšeobecnenie
- Výskumníci z University College London zaviedli súbor údajov Spawrious, klasifikácia obrázkov meradlo na riešenie falošných korelácií v modeloch AI. Súbor údajov, ktorý pozostáva zo 152,000 2 vysokokvalitných obrázkov, obsahuje falošné korelácie jedna ku jednej a mnoho ku mnohým. Tím zistil, že súbor údajov preukázal neuveriteľný výkon a odhalil slabé stránky súčasných modelov v dôsledku ich spoliehania sa na fiktívne pozadie. Súbor údajov tiež zdôraznil potrebu zachytiť zložité vzťahy a vzájomné závislosti v falošných koreláciách MXNUMXM.
- Nová AI, známa ako diferenciálny neurónový počítač (DNC), sa spolieha na vysoko výkonné externé pamäťové zariadenie na ukladanie predtým naučených modelov a generovanie nových neurónových sietí na základe archivovaných modelov. Táto nová forma všeobecného učenia by mohla pripraviť pôdu pre éru AI, ktorá zaťaží ľudskú predstavivosť.
- Zistil to nedávny dokument MIT GPT-4, jazykový model (LLM), ktorý dosiahol 100 % v učebných osnovách MIT, mal neúplné otázky a neobjektívne metódy hodnotenia, čo malo za následok výrazne nižšiu presnosť. Dokument Allen Institute for AI „Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality“ pojednáva o obmedzeniach modelov založených na transformátoroch so zameraním na kompozičné problémy, ktoré si vyžadujú viacstupňové uvažovanie. Štúdia zistila, že modely transformátorov vykazujú pokles výkonu so zvyšujúcou sa zložitosťou úloh a jemné ladenie s údajmi špecifickými pre úlohu zlepšuje výkon v rámci trénovanej domény, ale nedokáže zovšeobecňovať na nevídané príklady. Autori navrhujú, že transformátory by mali byť nahradené kvôli ich obmedzeniam pri vykonávaní komplexného kompozičného uvažovania, spoliehania sa na vzory, zapamätania a jednokrokových operácií.
Najnovšie sociálne príspevky o ľahkom až ťažkom zovšeobecnení
Často kladené otázky
Jednoduché zovšeobecnenie sa týka procesu trénovania alebo učenia sa modelov, algoritmov alebo systémov postupným zvyšovaním náročnosti alebo zložitosti príkladov alebo úloh. Myšlienkou jednoduchého až ťažkého zovšeobecnenia je začať s jednoduchšími alebo ľahšími príkladmi a postupne zavádzať náročnejšie alebo náročnejšie, aby sa zlepšila schopnosť modelu zovšeobecňovať a dosahovať dobré výsledky pri širokom rozsahu vstupov.
«Späť na Register pojmovVylúčenie zodpovednosti
V súlade s Pokyny k projektu Trust, uvedomte si, že informácie uvedené na tejto stránke nie sú zamýšľané a nemali by byť interpretované ako právne, daňové, investičné, finančné alebo iné formy poradenstva. Je dôležité investovať len toľko, koľko si môžete dovoliť stratiť a v prípade akýchkoľvek pochybností vyhľadať nezávislé finančné poradenstvo. Ak chcete získať ďalšie informácie, odporúčame vám pozrieť si zmluvné podmienky, ako aj stránky pomoci a podpory poskytnuté vydavateľom alebo inzerentom. MetaversePost sa zaviazala poskytovať presné a nezaujaté správy, ale podmienky na trhu sa môžu zmeniť bez upozornenia.
O autorovi
Damir je vedúci tímu, produktový manažér a redaktor v Metaverse Post, pokrývajúce témy ako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- súvisiace oblasti. Jeho články priťahujú každý mesiac obrovské publikum s viac ako miliónom používateľov. Zdá sa, že je odborníkom s 10-ročnými skúsenosťami v oblasti SEO a digitálneho marketingu. Damir bol spomenutý v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a ďalšie publikácie. Ako digitálny nomád cestuje medzi SAE, Tureckom, Ruskom a SNŠ. Damir získal bakalársky titul z fyziky, o ktorom sa domnieva, že mu dal schopnosti kritického myslenia potrebné na to, aby bol úspešný v neustále sa meniacom prostredí internetu.
Ďalšie články
Damir je vedúci tímu, produktový manažér a redaktor v Metaverse Post, pokrývajúce témy ako AI/ML, AGI, LLM, Metaverse a Web3- súvisiace oblasti. Jeho články priťahujú každý mesiac obrovské publikum s viac ako miliónom používateľov. Zdá sa, že je odborníkom s 10-ročnými skúsenosťami v oblasti SEO a digitálneho marketingu. Damir bol spomenutý v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto a ďalšie publikácie. Ako digitálny nomád cestuje medzi SAE, Tureckom, Ruskom a SNŠ. Damir získal bakalársky titul z fyziky, o ktorom sa domnieva, že mu dal schopnosti kritického myslenia potrebné na to, aby bol úspešný v neustále sa meniacom prostredí internetu.
