Масштабируемое Образцы Без Данных: Meta AI Представляет Adjoint Sampling для Генеративного Моделирования на Основе Наград
Недостаток Данных в Генеративном Моделировании
Генеративные модели традиционно требуют больших и качественных наборов данных для создания образцов, которые воспроизводят основное распределение данных. Однако в таких областях, как молекулярное моделирование или физическое моделирование, получение таких данных может быть вычислительно непосильным или даже невозможным. Вместо помеченных данных доступна только скалярная награда, обычно получаемая из сложной энергетической функции, для оценки качества сгенерированных образцов. Это создает значительную проблему: как эффективно обучать генеративные модели без прямого контроля со стороны данных?
Meta AI Вводит Adjoint Sampling, Новый Алгоритм Обучения на Основе Скалярных Наград
Meta AI решает эту проблему с помощью Adjoint Sampling, нового алгоритма обучения, предназначенного для тренировки генеративных моделей, используя только сигналы скалярной награды. Основанный на теоретической основе стохастического оптимального управления (SOC), Adjoint Sampling переосмысляет процесс обучения как задачу оптимизации над контролируемым процессом диффузии. В отличие от стандартных генеративных моделей, он не требует явных данных. Вместо этого он учится генерировать качественные образцы, итеративно уточняя их с помощью функции награды, часто основанной на физических или химических энергетических моделях.
Технические Подробности
Основой Adjoint Sampling является стохастическое дифференциальное уравнение (SDE), которое моделирует, как развиваются траектории образцов. Алгоритм обучает контрольный дрейф u(x,t) так, чтобы конечное состояние этих траекторий приближалось к желаемому распределению (например, распределению Больцмана). Ключевое нововведение — использование функции потерь Reciprocal Adjoint Matching (RAM), которая позволяет обновлениям на основе градиентов использовать только начальные и конечные состояния траекторий образцов. Это позволяет избежать необходимости обратного распространения через весь путь диффузии, значительно улучшая вычислительную эффективность.
Инсайты по Производительности и Результаты Бенчмарков
Adjoint Sampling достигает передовых результатов как в синтетических, так и в реальных задачах. На синтетических бенчмарках, таких как Double-Well (DW-4) и потенциалы Леннарда-Джонса (LJ-13 и LJ-55), он значительно превосходит базовые методы, такие как DDS и PIS, особенно по энергоэффективности. Например, в то время как DDS и PIS требуют 1000 оценок на обновление градиента, Adjoint Sampling использует только три, при этом показывая аналогичную или лучшую производительность по расстоянию Васерштейна и эффективному размеру выборки (ESS).
Заключение: Масштабируемый Путь Вперед для Генеративных Моделей на Основе Наград
Adjoint Sampling представляет собой значительный шаг вперед в генерировании моделей без данных. Используя скалярные сигналы награды и эффективный метод обучения на основе политики, он позволяет масштабируемое обучение диффузионных образцов с минимальными энергетическими оценками. Его интеграция геометрических симметрий и способность обобщать на разнообразных молекулярных структурах делают его основным инструментом в вычислительной химии и за ее пределами.
Практические Решения для Вашего Бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно оказывают положительное влияние на бизнес. Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их в соответствии с вашими целями. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Свяжитесь с Нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подпишитесь на наш Telegram: https://t.me/itinai.
Пример Решения на Основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
