由易到难的概括
什么是从易到难的泛化？
从易到难的泛化是指评估算法在复杂程度不同的任务上的性能的过程，从简单易管理的任务到更具挑战性的任务。 在人工智能开发的背景下，这种方法有助于确保模型不仅能够有效处理简单的任务，而且能够在面临更复杂的挑战时扩展其行为。
理解由易到难的泛化
例如，考虑这样的场景：在识别一小段代码中的错误的任务中测试模型。
例如，在机器学习中，从易到难的泛化可能涉及在数据集上训练模型，该模型从简单或分离良好的示例开始，并逐渐引入更复杂或重叠的示例。 这种方法旨在增强模型处理具有挑战性的场景的能力，并提高其在未见过的数据上的整体性能。
在感知学习中，从易到难的概括可以涉及对个体进行感知任务的训练，这些任务从容易区分的刺激开始，逐渐引入更困难或模糊的刺激。 这个过程有助于个人发展更好的辨别能力，并将他们的学习推广到更广泛的刺激。
总体而言，由易到难的泛化是一种通过逐渐增加示例或任务的难度或复杂性来增强学习、提高性能并促进更好的泛化能力的策略。
最新消息 由易到难的概括
- 伦敦大学学院的研究人员 已经介绍 Spawrious 数据集，图像分类 基准 套件，以解决人工智能模型中的虚假相关性。 该数据集由 152,000 张高质量图像组成，包括一对一和多对多虚假相关性。 该团队发现该数据集表现出了令人难以置信的性能，揭示了当前模型由于依赖虚构背景而存在的弱点。 该数据集还强调需要捕获 M2M 虚假相关性中的复杂关系和相互依赖性。
- 新的人工智能被称为差分神经计算机（DNC），它依靠高吞吐量的外部存储设备来存储以前学习的模型并根据存档模型生成新的神经网络。 这种新的广义学习形式 可能为人工智能时代铺平道路，而人工智能时代将考验人类的想象力。
- 麻省理工学院最近的一篇论文发现 GPT-4在 MIT 课程中得分 100% 的语言模型（LLM），由于问题不完整，评估方法存在偏差，导致准确率明显较低。 艾伦人工智能研究所的“信仰与命运：Transformers 对组合性的限制”论文讨论了基于 Transformer 的模型的局限性，重点关注需要多步骤推理的组合问题。 研究发现，随着任务复杂性的增加，变压器模型的性能会下降，而使用特定于任务的数据进行微调可以提高训练域内的性能，但无法 推广到未见过的例子。 作者建议应该更换 Transformer，因为它们在执行复杂的组合推理、依赖模式、记忆和单步操作方面存在局限性。
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常见问题
由易到难的泛化是指通过逐渐增加示例或任务的难度或复杂性来训练或学习模型、算法或系统的过程。 由易到难的泛化背后的想法是从更简单或更容易的示例开始，逐渐引入更具挑战性或困难的示例，以提高模型的泛化能力并在各种输入上表现良好。
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Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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