“`html
Продвижение в области ансамблей байесовских глубоких нейронных сетей и активного обучения для моделирования предпочтений
Байесовские vs. PAC-байесовские ансамбли глубоких нейронных сетей
Исследователи из Копенгагенского университета изучают эффективность различных методов ансамблей для глубоких нейронных сетей, сосредотачиваясь на байесовских и PAC-байесовских подходах. Их исследование рассматривает эпистемическую неопределенность в нейронных сетях, сравнивая традиционные байесовские нейронные сети (BNN) и PAC-байесовские структуры, которые предоставляют альтернативные стратегии для взвешивания моделей и построения ансамблей.
Глубокое байесовское активное обучение для моделирования предпочтений
Исследователи из Оксфордского университета сосредотачиваются на повышении эффективности выбора данных и разметки в моделировании предпочтений для больших языковых моделей (LLM). Они представляют Байесовского активного обучающего для моделирования предпочтений (BAL-PM). Этот новый стохастический метод приобретения комбинирует байесовское активное обучение с максимизацией энтропии для выбора наиболее информативных точек данных для обратной связи человека.
Синтез и выводы
Оба исследования подчеркивают важность оптимизации методов ансамблей и стратегий активного обучения для повышения производительности и эффективности моделей. Работа исследователей из Копенгагена по PAC-байесовским ансамблям подчеркивает потенциал использования корреляций моделей и обобщающих границ для создания более надежных ансамблей. Метод BAL-PM от ученых из Оксфорда демонстрирует практическое применение байесовского активного обучения в моделировании предпочтений LLM.
Источники: https://arxiv.org/pdf/2406.10023, https://arxiv.org/pdf/2406.05469
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте новейшие достижения в области ансамблей байесовских глубоких нейронных сетей и активного обучения для моделирования предпочтений.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
