Posploševanje od preprostega do težkega
Kaj je posploševanje od preprostega do težkega?
Posploševanje od enostavnega do težkega se nanaša na postopek vrednotenja delovanja algoritmov pri nalogah, ki se razlikujejo po kompleksnosti, od preprostih in obvladljivih do bolj zahtevnih. V okviru razvoja umetne inteligence ta pristop pomaga zagotoviti, da modeli niso le učinkoviti pri reševanju enostavnih nalog, temveč tudi sposobni prilagoditi svoje vedenje, ko se soočijo z bolj zapletenimi izzivi.
Razumevanje posploševanja od preprostega do težkega
Na primer, razmislite o scenariju, kjer se model testira z nalogo prepoznavanja hroščev v majhnem delu kode.
Na primer, pri strojnem učenju lahko generalizacija od enostavnega do težjega vključuje usposabljanje modela na naboru podatkov, ki se začne s preprostimi ali dobro ločenimi primeri in postopoma uvaja bolj zapletene ali prekrivajoče se primere. Namen tega pristopa je povečati sposobnost modela za obvladovanje zahtevnih scenarijev in izboljšati njegovo splošno zmogljivost na nevidnih podatkih.
Pri zaznavnem učenju lahko posploševanje od enostavnega do težkega vključuje usposabljanje posameznikov za zaznavne naloge, ki se začnejo z lahko razločljivimi dražljaji in postopoma uvajajo težje ali dvoumne dražljaje. Ta proces pomaga posameznikom razviti boljše sposobnosti razlikovanja in posplošiti svoje učenje na širši nabor dražljajev.
Na splošno je generalizacija od enostavnega do težjega strategija, ki se uporablja za izboljšanje učenja, izboljšanje uspešnosti in spodbujanje boljših zmožnosti posploševanja s postopnim povečevanjem težavnosti ali kompleksnosti primerov ali nalog.
Zadnje novice o Posploševanje od preprostega do težkega
- Raziskovalci z University College London so uvedli nabor podatkov Spawrious, klasifikacija slik merilo zbirko za obravnavo lažnih korelacij v modelih AI. Nabor podatkov, sestavljen iz 152,000 visokokakovostnih slik, vključuje lažne korelacije ena proti ena in veliko proti mnogo. Ekipa je ugotovila, da je nabor podatkov pokazal neverjetno zmogljivost in razkril slabosti trenutnih modelov zaradi njihove odvisnosti od izmišljenih ozadij. Nabor podatkov je tudi poudaril potrebo po zajemanju zapletenih odnosov in soodvisnosti v lažnih korelacijah M2M.
- Novi AI, znan kot diferencialni nevronski računalnik (DNC), se zanaša na visoko zmogljivo zunanjo pomnilniško napravo za shranjevanje predhodno naučenih modelov in ustvarjanje novih nevronskih mrež na podlagi arhiviranih modelov. Ta nova oblika splošnega učenja bi lahko tlakoval pot dobi umetne inteligence, ki bo napenjala človeško domišljijo.
- To je ugotovil nedavni članek MIT GPT-4, jezikovni model (LLM), ki je v učnem načrtu MIT dosegel 100 % točk, je imel nepopolna vprašanja in pristranske metode ocenjevanja, kar je povzročilo znatno nižjo natančnost. Prispevek Inštituta Allen za umetno inteligenco »Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality« razpravlja o omejitvah modelov, ki temeljijo na transformatorjih, in se osredotoča na težave pri sestavljanju, ki zahtevajo sklepanje v več korakih. Študija je pokazala, da modeli transformatorjev kažejo padec zmogljivosti, ko se kompleksnost nalog povečuje, in fino uravnavanje s podatki, specifičnimi za naloge, izboljša zmogljivost znotraj usposobljene domene, vendar ne posplošiti na nevidene primere. Avtorji predlagajo, da bi bilo treba transformatorje zamenjati zaradi njihovih omejitev pri izvajanju kompleksnega kompozicijskega sklepanja, zanašanja na vzorce, pomnjenja in enostopenjskih operacij.
Najnovejše objave v družabnih omrežjih o posploševanju od preprostega do težkega
Pogosta vprašanja
Posploševanje od enostavnega do težjega se nanaša na proces usposabljanja ali učenja modelov, algoritmov ali sistemov s postopnim povečevanjem težavnosti ali kompleksnosti primerov ali nalog. Ideja posploševanja od enostavnega do težkega je, da začnemo s preprostejšimi ali lažjimi primeri in postopoma uvedemo bolj zahtevne ali težje primere, da izboljšamo zmožnost modela za posploševanje in dobro delovanje pri širokem razponu vhodnih podatkov.
«Nazaj na kazalo slovarjaZavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
