Контекстное обучение с использованием моделей нейронных последовательностей на основе преобразователей.

Раскрытие неявной реализации стандартных алгоритмов обучения в моделях нейронной последовательности.

Во время моего воскресного чтения на этой неделе я нашел эту исследовательскую работу, в которой исследуется гипотеза о том, что модели нейронной последовательности на основе преобразователя могут неявно реализовывать стандартные алгоритмы обучения во время обучения в контексте.

Что такое контекстное обучение?

Контекстное обучение — это уникальный способ для языковых моделей учиться и выполнять задачи, рассматривая только примеры входных и выходных данных без внесения каких-либо изменений в их внутреннюю работу.

Это связано с процессом, в котором языковая модель обнаруживает скрытые понятия из данных, на которых она ранее обучалась. И даже когда выходные данные случайны, языковая модель может использовать все остальные части примера (вводные данные, форматирование и т. д.), чтобы понять скрытую концепцию.

Мы можем определить обучение в n-контексте как способ научить языковые модели выполнять задачи, приведя примеры входных и выходных данных. Это можно сделать, предоставив модели список пар ввода-вывода, демонстрирующих задачу.

Затем модель использует эту информацию для прогнозирования новых тестовых входных данных без дополнительных изменений в своей внутренней работе.

Чтобы правильно ответить на задачу, модель должна понимать тип входных данных, тип выходных данных, взаимосвязь между входными и выходными данными и формат информации.

Что такого крутого в этой газете?

В этой статье показано, что преобразователи могут создавать новые предикторы, кодируя более мелкие модели в своих активациях и обновляя их по мере появления новых примеров.

Результаты доказывают, что учащиеся в контексте точно соответствуют предикторам, вычисленным с помощью различных методов регрессии, включая градиентный спуск и гребневую регрессию.

Полученные данные свидетельствуют о том, что контекстное обучение можно понимать с точки зрения алгоритмов и что трансформеры могут заново открывать стандартные алгоритмы оценки. Это исследование имеет значение для предприятий, внедряющих и использующих методы контекстного обучения.

Почему это важно для бизнеса сегодня?

Выводы этого исследовательского документа имеют важное значение для предприятий, стремящихся внедрить и использовать методы контекстного обучения в своей деятельности.

Демонстрируя, что преобразователи могут неявно реализовывать стандартные алгоритмы обучения во время обучения в контексте, это исследование открывает новые возможности для предприятий, чтобы использовать возможности моделей нейронной последовательности для улучшения своих прогнозов и процессов принятия решений.

Например, предприятия могут использовать методы контекстного обучения, чтобы улучшить свои операции по обслуживанию клиентов, создавая новые предикторы, чтобы лучше понимать потребности клиентов и реагировать на них. Кроме того, финансовые, маркетинговые и медицинские компании могут использовать контекстное обучение для принятия более обоснованных решений путем включения релевантной новой информации в свои прогнозы по мере ее появления.

Короче говоря, это исследование подчеркивает потенциал предприятий по использованию методов контекстного обучения для улучшения своей деятельности и принятия более эффективных решений, а также подчеркивает важность постоянных инвестиций в эту область.

Заключение

В этой исследовательской работе приводятся доказательства того, что модели нейронных последовательностей на основе преобразователей могут неявно реализовывать стандартные алгоритмы обучения во время обучения в контексте.

Контекстное обучение — это высокоэффективный и удобный для бизнеса метод создания моделей для новых вариантов использования, не требующий обширной тонкой настройки и хранения новых параметров.

Этот подход позволяет предприятиям быстро разрабатывать прототипы с помощью всего нескольких обучающих примеров, а его интерфейс на естественном языке делает его доступным даже для тех, у кого нет технических знаний, что делает контекстное обучение ценным инструментом для предприятий, стремящихся оптимизировать свои операции и опережать конкурентов. соревнование.

Результаты исследования показывают, что преобразователи могут создавать новые предикторы и точно соответствовать предсказаниям различных методов регрессии, включая градиентный спуск и гребневую регрессию.

С точки зрения бизнеса, это исследование имеет важные последствия для внедрения методов обучения в контексте и подчеркивает потенциал этих моделей для улучшения их операций и процессов принятия решений, предполагая, что обучение в контексте может быть понято в терминах алгоритмов и что преобразователи могут заново открыть для себя стандартные алгоритмы оценки, что делает это захватывающей областью для будущих исследований и разработок.



Жаир Рибейро на LinkedIn: КАКОЙ АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ТАКОЕ КОНТЕКСТНОЕ ОБУЧЕНИЕ?
Во время моего воскресного чтения на этой неделе я нашел исследовательскую работу, в которой исследуется гипотеза о том, что …www.linkedin.com



Вам нравятся мои статьи? Хотите поддержать меня как страстного писателя?

Подумайте о том, чтобы зарегистрироваться в качестве участника Medium, чтобы получать неограниченное количество историй всего за 5 долларов США. Кроме того, если вы зарегистрируетесь по моей ссылке, я получу небольшую комиссию (без дополнительных затрат).



Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — Жаир Рибейро.
Прочитайте каждую историю, которой я делюсь (и тысячи других авторов на Medium). Ваш членский взнос напрямую поддерживает другие…jairribeiro.medium.com



Вот еще 10 статей, которые вы наверняка захотите прочитать.