Osondan qiyinga umumlashtirish
Osondan qiyinga umumlashtirish nima?
Osondan qiyinga umumlashtirish deganda murakkabligi har xil bo‘lgan, oddiy va boshqariladigan vazifalardan tortib, murakkabroq bo‘lgan vazifalar bo‘yicha algoritmlarning ishlashini baholash jarayoni tushuniladi. Sun'iy intellektni rivojlantirish kontekstida ushbu yondashuv modellar nafaqat oddiy vazifalarni hal qilishda samarali bo'lishini, balki murakkabroq muammolarga duch kelganda ularning xatti-harakatlarini kengaytirishga qodirligini ta'minlashga yordam beradi.
Osondan qiyinga umumlashtirishni tushunish
Misol uchun, kodning kichik qismidagi xatolarni aniqlash vazifasi bo'yicha model sinovdan o'tkaziladigan stsenariyni ko'rib chiqing.
Masalan, mashinani o'rganishda oson va qiyin umumlashtirish oddiy yoki yaxshi ajratilgan misollar bilan boshlanadigan va asta-sekin murakkabroq yoki bir-biriga o'xshash misollarni kiritadigan ma'lumotlar to'plamida modelni o'rgatishni o'z ichiga olishi mumkin. Ushbu yondashuv modelning qiyin stsenariylarni boshqarish qobiliyatini oshirish va ko'rinmas ma'lumotlar bo'yicha umumiy ish faoliyatini yaxshilashga qaratilgan.
Pertseptiv o'rganishda osondan qiyinga umumlashma odamlarni oson ajratiladigan stimullardan boshlanuvchi va asta-sekin qiyinroq yoki noaniq stimullarni kiritadigan pertseptiv vazifalarga o'rgatishlari mumkin. Bu jarayon odamlarga yaxshi diskriminatsiya qobiliyatlarini rivojlantirishga yordam beradi va ularning o'rganishlarini kengroq rag'batlantiruvchi omillarga umumlashtiradi.
Umuman olganda, osondan qiyinga umumlashtirish - bu misollar yoki topshiriqlarning qiyinligini yoki murakkabligini bosqichma-bosqich oshirish orqali o'rganishni yaxshilash, ishlashni yaxshilash va umumlashtirish qobiliyatini yaxshilash uchun foydalaniladigan strategiya.
Haqida eng so'nggi yangiliklar Osondan qiyinga umumlashtirish
- London Universitet kolleji tadqiqotchilari kiritdilar Spawrious ma'lumotlar to'plami, tasvir tasnifi Benchmark Suite, AI modellaridagi soxta korrelyatsiyalarni hal qilish uchun. 152,000 2 ta yuqori sifatli tasvirlardan iborat maʼlumotlar toʻplami ham birdan birga, ham koʻpdan koʻpga soxta korrelyatsiyalarni oʻz ichiga oladi. Jamoa ma'lumotlar to'plami aql bovar qilmaydigan samaradorlikni namoyish etganligini aniqladi va hozirgi modellarning xayoliy fonga bog'liqligi sababli zaif tomonlarini ochib berdi. Ma'lumotlar to'plami, shuningdek, MXNUMXM soxta korrelyatsiyalarida murakkab munosabatlar va o'zaro bog'liqliklarni qo'lga kiritish zarurligini ta'kidladi.
- Differensial neyron kompyuter (DNC) deb nomlanuvchi yangi AI avval o‘rganilgan modellarni saqlash va arxivlangan modellar asosida yangi neyron tarmoqlarni yaratish uchun yuqori quvvatli tashqi xotira qurilmasiga tayanadi. Umumlashtirilgan ta'limning bu yangi shakli AI davriga yo'l ochishi mumkin, bu esa inson tasavvurini zo'riqtiradi.
- Yaqinda MIT tomonidan chop etilgan maqola buni aniqladi GPT-4, MIT oʻquv dasturi boʻyicha 100% ball toʻplagan til modelida (LLM) toʻliq boʻlmagan savollar va noxolis baholash usullari mavjud boʻlib, natijada aniqlik sezilarli darajada past boʻldi. Allen Instituti AIning "Imon va taqdir: Transformatorlarning kompozitsionlikdagi chegaralari" maqolasida transformatorga asoslangan modellarning cheklovlari muhokama qilinadi va ko'p bosqichli fikrlashni talab qiladigan kompozitsion muammolarga e'tibor qaratiladi. Tadqiqot shuni ko'rsatdiki, transformator modellari vazifalarning murakkabligi oshishi bilan ishlashning pasayishini ko'rsatadi va vazifaga oid ma'lumotlar bilan nozik sozlash o'qitilgan domendagi ish faoliyatini yaxshilaydi, ammo muvaffaqiyatsizlikka uchraydi. ko'rinmas misollarga umumlashtiring. Mualliflar transformatorlarni murakkab kompozitsion fikrlash, naqshlarga tayanish, yodlash va bir bosqichli operatsiyalarni bajarishdagi cheklovlari tufayli almashtirishni taklif qiladilar.
Oson va qiyin umumlashtirish haqidagi so'nggi ijtimoiy xabarlar
tez so'raladigan savollar
Oson va qiyin umumlashtirish misollar yoki topshiriqlarning qiyinligini yoki murakkabligini bosqichma-bosqich oshirish orqali modellar, algoritmlar yoki tizimlarni o'rgatish yoki o'rganish jarayonini anglatadi. Osondan qiyinga umumlashtirishning g'oyasi oddiyroq yoki osonroq misollardan boshlash va modelning umumlashtirish va keng ko'lamli ma'lumotlarda yaxshi ishlash qobiliyatini yaxshilash uchun asta-sekin qiyinroq yoki qiyinroqlarini kiritishdir.
« Lug'at indeksiga qaytishMasʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
Boshqa maqolalar
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
