Узагальнення від легкого до важкого
Що таке узагальнення від легкого до важкого?
Узагальнення від легкого до важкого відноситься до процесу оцінювання продуктивності алгоритмів у задачах, що відрізняються за складністю, від простих і керованих до більш складних. У контексті розробки штучного інтелекту цей підхід допомагає переконатися, що моделі не тільки ефективні для вирішення простих завдань, але й здатні масштабувати свою поведінку, коли вони стикаються зі складнішими проблемами.
Розуміння узагальнення від легкого до важкого
Наприклад, розглянемо сценарій, коли модель тестується на завдання виявлення помилок у невеликому фрагменті коду.
Наприклад, у машинному навчанні узагальнення від простого до важкого може передбачати навчання моделі на наборі даних, який починається з простих або чітко розділених прикладів і поступово вводить більш складні або приклади, що перекриваються. Цей підхід має на меті покращити здатність моделі обробляти складні сценарії та покращити її загальну продуктивність на невидимих даних.
У перцептивному навчанні узагальнення від легкого до важкого може включати навчання людей перцептивним завданням, які починаються з легко помітних стимулів і поступово вводять складніші або неоднозначні стимули. Цей процес допомагає людям розвинути кращі здібності до розрізнення та узагальнити своє навчання на ширший діапазон стимулів.
Загалом, узагальнення від легкого до складного – це стратегія, яка використовується для покращення навчання, покращення продуктивності та сприяння кращим можливостям узагальнення шляхом поступового підвищення складності чи складності прикладів чи завдань.
Останні новини про Узагальнення від легкого до важкого
- Дослідники з Університетського коледжу Лондона запровадили набір даних Spawrious, класифікація зображень стандарт набір для вирішення помилкових кореляцій у моделях ШІ. Набір даних, що складається з 152,000 2 високоякісних зображень, містить помилкові кореляції як один до одного, так і багато до багатьох. Команда виявила, що набір даних продемонстрував неймовірну продуктивність, виявивши слабкі сторони поточних моделей через їхню залежність від фіктивного фону. Набір даних також підкреслив необхідність охоплення складних зв’язків і взаємозалежностей у помилкових кореляціях MXNUMXM.
- Новий штучний інтелект, відомий як диференціальний нейронний комп’ютер (DNC), покладається на високопродуктивний зовнішній пристрій пам’яті для зберігання попередньо вивчених моделей і створення нових нейронних мереж на основі архівованих моделей. Це нова форма узагальненого навчання може прокласти шлях до ери штучного інтелекту, яка напружить людську уяву.
- Недавня стаття MIT виявила це GPT-4, мовна модель (LLM), яка набрала 100% балів за навчальною програмою Массачусетського технологічного інституту, мала неповні запитання та упереджені методи оцінювання, що призвело до значно нижчої точності. Стаття Інституту Аллена для штучного інтелекту «Віра і доля: межі трансформаторів щодо композиції» обговорює обмеження моделей на основі трансформаторів, зосереджуючись на композиційних проблемах, які потребують багатоетапного обґрунтування. Дослідження показало, що моделі трансформаторів демонструють падіння продуктивності зі збільшенням складності завдання, а точне налаштування за допомогою даних, що стосуються конкретних завдань, покращує продуктивність у навчальній області, але не узагальнювати на небачені приклади. Автори припускають, що трансформатори слід замінити через їх обмеження у виконанні складних композиційних міркувань, опорі на шаблони, запам'ятовуванні та однокрокових операціях.
Останні публікації в соціальних мережах про узагальнення від легкого до важкого
Питання і відповіді
Узагальнення від легкого до складного відноситься до процесу навчання або вивчення моделей, алгоритмів або систем шляхом поступового підвищення складності або складності прикладів або завдань. Ідея узагальнення від легкого до складного полягає в тому, щоб почати з простіших або легших прикладів і поступово вводити складніші або складніші, щоб покращити здатність моделі узагальнювати та добре працювати з широким діапазоном вхідних даних.
« Назад до покажчика глосаріювідмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
інші статті
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
