“`html
Zero-shot learning: преимущества и вызовы
Zero-shot learning – это передовая техника машинного обучения, которая позволяет моделям делать предсказания по задачам, на которых они не были явно обучены. Этот революционный подход обходит необходимость в обширном сборе данных и обучении, полагаясь вместо этого на предварительно обученные модели, способные обобщать информацию для различных задач. Модели zero-shot используют знания, полученные в процессе предварительного обучения, что позволяет им делать выводы о новых, невиданных задачах, находя параллели с уже имеющейся базой знаний. Эта способность особенно ценна в быстро развивающихся областях, где появляются новые задачи, и сбор и разметка данных для каждой новой задачи были бы непрактичны.
Проблема смещений в zero-shot моделях и методы их решения
Одной из основных проблем zero-shot моделей является их уязвимость к смещениям и непреднамеренным корреляциям, возникающим в процессе обучения на масштабных наборах данных. Эти смещения могут существенно влиять на производительность модели, особенно когда обрабатываемые данные отличаются от распределения обучающих данных. Например, zero-shot модель, обученная в основном на изображениях водоплавающих птиц, может ошибочно ассоциировать любое изображение с водяным фоном с водоплавающей птицей. Это снижает точность и надежность модели, особенно для данных, нарушающих эти корреляции, что приводит к плохой обобщаемости на редкие или нетипичные случаи. Таким образом, вызов заключается в разработке методов для смягчения этих смещений, не ущемляя основное преимущество zero-shot моделей: их способность к работе “из коробки”.
ROBOSHOT: новый метод для повышения устойчивости zero-shot моделей
Исследователи из Университета Висконсин-Мэдисон разработали ROBOSHOT – новый метод для повышения устойчивости zero-shot моделей без необходимости использования размеченных данных, обучения или ручной спецификации. Этот инновационный подход использует знания из языковых моделей для выявления и устранения смещений в эмбеддингах модели. ROBOSHOT использует способность языковых моделей генерировать полезные идеи из описаний задач, которые затем используются для корректировки компонентов латентных представлений модели, удаляя вредные элементы и усиливая полезные. Этот процесс полностью безнадзорный, сохраняя характеристику zero-shot модели, при этом значительно повышая ее устойчивость.
Эмпирические оценки ROBOSHOT
Эмпирические оценки ROBOSHOT на девяти задачах классификации изображений и NLP демонстрируют его эффективность. Метод достигает среднего улучшения в худшей группе точности на 15,98%, критического показателя для оценки устойчивости, сохраняя или незначительно улучшая общую точность. Например, система значительно улучшает производительность на наборе данных Waterbirds, уменьшая вредную корреляцию между водными фонами и метками водоплавающих птиц. Подобные улучшения наблюдаются на других наборах данных, включая CelebA, PACS, VLCS и CXR14, что указывает на универсальность и устойчивость метода. Эти результаты подчеркивают потенциал ROBOSHOT для повышения устойчивости zero-shot моделей без необходимости дополнительных данных или обучения.
ROBOSHOT: практическое применение в вашем бизнесе
ROBOSHOT предлагает практичное и эффективное решение для повышения надежности и применимости zero-shot моделей, улучшая точность и производительность на различных задачах. Если вы хотите узнать больше о ROBOSHOT, ознакомьтесь с нашей статьей.
Авторы исследования: Университет Висконсин-Мэдисон
Следите за нашими новостями в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу, Discord-каналу и LinkedIn-группе.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании, обратитесь к нам. Мы поможем вам определить области применения автоматизации и выбрать подходящие решения. Напишите нам на Telegram для консультации.
Подпишитесь на наш Телеграм-канал или Twitter, чтобы быть в курсе новостей об ИИ.
AI Sales Bot: умный помощник в продажах
Попробуйте AI Sales Bot – интеллектуального ассистента в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент и снижать нагрузку на первую линию.
AI Lab: будущее уже здесь
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию.
“`
