Een must om te lezen: 15 essentiële AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

Introductie

Naarmate het vakgebied van de kunstmatige intelligentie (AI) blijft groeien en evolueren, wordt het voor aspirant-AI-ontwikkelaars steeds belangrijker om op de hoogte te blijven van de nieuwste onderzoeken en ontwikkelingen. Een van de beste manieren om dit te doen is door AI Papers voor GenAI-ontwikkelaars te lezen, die waardevolle inzichten bieden in de allernieuwste technieken en algoritmen. In dit artikel worden 15 essentiële AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars onderzocht. Deze artikelen behandelen verschillende onderwerpen, van natuurlijke taalverwerking tot computervisie. Ze zullen uw begrip van AI vergroten en uw kansen op uw eerste baan in dit opwindende vakgebied vergroten.

Het belang van AI-papieren voor GenAI-ontwikkelaars

Met AI Papers voor GenAI-ontwikkelaars kunnen onderzoekers en experts hun bevindingen, methodologieën en doorbraken delen met de bredere gemeenschap. Door deze artikelen te lezen krijgt u toegang tot de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI, zodat u voorop kunt blijven lopen en weloverwogen beslissingen kunt nemen in uw werk. Bovendien bieden AI Papers voor GenAI-ontwikkelaars vaak gedetailleerde uitleg van algoritmen en technieken, waardoor u een beter inzicht krijgt in hoe ze werken en hoe ze kunnen worden toegepast op problemen in de echte wereld.

Het lezen van AI Papers voor GenAI-ontwikkelaars biedt verschillende voordelen voor aspirant-AI-ontwikkelaars. Ten eerste helpt het u op de hoogte te blijven van de nieuwste onderzoeken en trends in het veld. Deze kennis is van cruciaal belang bij het solliciteren naar AI-gerelateerde banen, omdat werkgevers vaak op zoek zijn naar kandidaten die bekend zijn met de meest recente ontwikkelingen. Bovendien kunt u door het lezen van AI-papers uw kennis uitbreiden en een dieper inzicht krijgen in AI-concepten en -methodologieën. Deze kennis kan worden toegepast op uw projecten en onderzoek, waardoor u een competentere en bekwamere AI-ontwikkelaar wordt.

Een overzicht: essentiële AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars met links

Paper 1: Transformers: aandacht is alles wat je nodig hebt

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel introduceert de Transformer, een nieuwe neurale netwerkarchitectuur voor sequentietransductietaken, zoals automatische vertaling. In tegenstelling tot traditionele modellen gebaseerd op terugkerende of convolutionele neurale netwerken, vertrouwt de Transformer uitsluitend op aandachtsmechanismen, waardoor de noodzaak voor herhaling en convoluties wordt geëlimineerd. De auteurs beweren dat deze architectuur superieure prestaties biedt in termen van vertaalkwaliteit, verhoogde parallelliseerbaarheid en kortere trainingstijd.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Aandachtsmechanisme
   
   De Transformer is volledig gebouwd op aandachtsmechanismen, waardoor hij de globale afhankelijkheden tussen invoer- en uitvoerreeksen kan vastleggen. Deze benadering maakt het mogelijk dat het model relaties in overweging neemt zonder beperkt te worden door de afstand tussen elementen in de reeksen.

2. Parallellisatie

   Een groot voordeel van de Transformer-architectuur is de grotere parallelliseerbaarheid. Traditionele recurrente modellen hebben last van sequentiële berekeningen, wat parallellisatie een uitdaging maakt. Het ontwerp van de Transformer zorgt voor een efficiëntere parallelle verwerking tijdens de training, waardoor de trainingstijd wordt verkort.

3. Superieure kwaliteit en efficiëntie
   
   Het artikel presenteert experimentele resultaten op het gebied van automatische vertaaltaken, waaruit blijkt dat de Transformer een superieure vertaalkwaliteit bereikt in vergelijking met bestaande modellen. Het presteert aanzienlijk beter dan eerdere state-of-the-art resultaten, inclusief ensemblemodellen. Bovendien bereikt de Transformer deze resultaten met aanzienlijk minder trainingstijd.

4. Vertaalprestaties
   
   Op de WMT 2014 Engels-naar-Duitse vertaaltaak behaalt het voorgestelde model een BLEU-score van 28.4, wat de bestaande beste resultaten met meer dan 2 BLEU overtreft. Op de taak van Engels naar Frans behaalt het model een nieuwe state-of-the-art BLEU-score van 41.8 na slechts 3.5 dagen trainen op acht GPU's.

5. Generalisatie naar andere takenDe auteurs laten zien dat de Transformer-architectuur goed generaliseert naar taken die verder gaan dan automatische vertaling. Ze passen het model met succes toe op het parseren van Engelse kiesdistricten, waarbij het aanpassingsvermogen ervan aan verschillende sequentietransductieproblemen wordt aangetoond.

Paper 2: BERT: Voortraining van diepe bidirectionele transformatoren voor taalbegrip

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Voortraining van taalmodellen is effectief gebleken voor het verbeteren van verschillende taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Het artikel maakt onderscheid tussen op kenmerken gebaseerde en verfijnde benaderingen voor het toepassen van vooraf getrainde taalrepresentaties. BERT wordt geïntroduceerd om de beperkingen van de verfijningsbenaderingen aan te pakken, met name de unidirectionele beperking van standaardtaalmodellen. Het artikel stelt een “Masked Language Model” (MLM) pre-trainingsdoel voor, geïnspireerd door de Cloze-taak, om bidirectionele representaties mogelijk te maken. Een taak voor het voorspellen van de volgende zin wordt ook gebruikt om gezamenlijk representaties van tekstparen voor te trainen.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Bidirectioneel belang vóór de training
   
   Het artikel benadrukt het belang van bidirectionele voortraining voor taalrepresentaties. In tegenstelling tot eerdere modellen maakt BERT gebruik van gemaskeerde taalmodellen om diepe bidirectionele representaties mogelijk te maken, waarmee het de unidirectionele taalmodellen overtreft die in eerdere werken werden gebruikt.

2. Vermindering van taakspecifieke architecturen
   
   BERT laat zien dat vooraf getrainde representaties de behoefte aan zwaar ontworpen taakspecifieke architecturen verminderen. Het wordt het eerste op fine-tuning gebaseerde representatiemodel dat state-of-the-art prestaties levert voor een breed scala aan taken op zinsniveau en tokenniveau, en beter presteert dan taakspecifieke architecturen.

3. State-of-the-art ontwikkelingen
   
   BERT behaalt nieuwe state-of-the-art resultaten op elf natuurlijke taalverwerkingstaken, wat de veelzijdigheid ervan aantoont. Opmerkelijke verbeteringen zijn onder meer een substantiële toename van de GLUE-score, MultiNLI-nauwkeurigheid en verbeteringen in de vraagantwoordtaken van SQuAD v1.1 en v2.0.

U kunt ook lezen: BERT verfijnen met gemaskeerde taalmodellering

Paper 3: GPT: Taalmodellen zijn slechts enkele leerlingen

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel bespreekt de verbeteringen die zijn bereikt bij taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP) door het opschalen van taalmodellen GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), een autoregressief taalmodel met 175 miljard parameters. De auteurs benadrukken dat, hoewel recent NLP-modellen Hoewel ze substantiële winsten laten zien door voorafgaande training en verfijning, hebben ze vaak taakspecifieke datasets met duizenden voorbeelden nodig voor verfijning. Mensen kunnen daarentegen nieuwe taaltaken uitvoeren met weinig voorbeelden of eenvoudige instructies.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Door op te schalen worden de prestaties bij weinig opnamen verbeterd

   De auteurs laten zien dat het opschalen van taalmodellen de taak-agnostische, weinig-shot-prestaties aanzienlijk verbetert. GPT-3, met zijn grote parameteromvang, bereikt soms concurrentievermogen met de modernste verfijningsbenaderingen zonder taakspecifieke verfijning of gradiëntupdates.

2. Brede toepasbaarheid
   
   GPT-3 vertoont sterke prestaties bij verschillende NLP-taken, waaronder vertaling, het beantwoorden van vragen, cloze-taken en taken die on-the-fly redeneren of domeinaanpassing vereisen.
3. Uitdagingen en beperkingen
   
   Hoewel GPT-3 opmerkelijke leermogelijkheden laat zien, identificeren de auteurs datasets waar het moeilijk mee heeft en benadrukken ze methodologische problemen die verband houden met training op grote webcorpora.
4. Mensachtige artikelgeneratie
   
   GPT-3 kan nieuwsartikelen genereren die menselijke beoordelaars moeilijk te onderscheiden vinden van artikelen die door mensen zijn geschreven.
5. Maatschappelijke gevolgen en bredere overwegingen
   
   Het artikel bespreekt de bredere maatschappelijke impact van de mogelijkheden van GPT-3, met name bij het genereren van mensachtige tekst. De implicaties van de prestaties ervan bij verschillende taken worden overwogen in termen van praktische toepassingen en potentiële uitdagingen.
6. Beperkingen van de huidige NLP-benaderingen
   
   De auteurs benadrukken de beperkingen van de huidige NLP-benaderingen, met name hun afhankelijkheid van taakspecifieke datasets voor het afstemmen van taken, die uitdagingen met zich meebrengen zoals de vereiste voor grote gelabelde datasets en het risico van overfitting voor smalle taakverdelingen. Bovendien ontstaan ​​er zorgen over het generalisatievermogen van deze modellen buiten de grenzen van hun trainingsdistributie.

Paper 4: CNNs: ImageNet-classificatie met diepe convolutionele neurale netwerken

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel beschrijft de ontwikkeling en training van een groot, diep convolutioneel neuraal netwerk (CNN) voor beeldclassificatie op de ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) datasets. Het model zorgt voor aanzienlijke verbeteringen in de nauwkeurigheid van de classificatie in vergelijking met eerdere state-of-the-art methoden.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Model Architectuur

   Het neurale netwerk dat in het onderzoek wordt gebruikt, is een diep CNN met 60 miljoen parameters en 650,000 neuronen. Het bestaat uit vijf convolutionele lagen, sommige gevolgd door max-pooling-lagen, en drie volledig verbonden lagen met een laatste 1000-voudige softmax voor classificatie.

2. Trainingsdata
   
   Het model is getraind op een substantiële dataset van 1.2 miljoen hogeresolutiebeelden van de ImageNet ILSVRC-2010-wedstrijd. Het trainingsproces omvat het classificeren van afbeeldingen in 1000 verschillende klassen.

3. Performance

   Het model behaalt een top-1- en top-5-foutpercentage van respectievelijk 37.5% en 17.0% op de testgegevens. Deze foutenpercentages zijn aanzienlijk beter dan bij de vorige stand van de techniek, wat de effectiviteit van de voorgestelde aanpak aangeeft.

4. Verbeteringen in overfitting
   
   Het artikel introduceert verschillende technieken om problemen met overfitting aan te pakken, waaronder niet-verzadigende neuronen, efficiënte GPU-implementatie voor snellere training en een regularisatiemethode die ‘drop-out’ wordt genoemd in volledig verbonden lagen.
5. Computationele efficiëntie

   Ondanks de rekeneisen die het trainen van grote CNN's met zich meebrengt, merkt het artikel op dat de huidige GPU's en geoptimaliseerde implementaties het haalbaar maken om dergelijke modellen te trainen op beelden met een hoge resolutie.

6. Bijdragen

   Het artikel belicht de bijdragen van het onderzoek, waaronder het trainen van een van de grootste convolutionele neurale netwerken op ImageNet-datasets en het behalen van state-of-the-art resultaten in ILSVRC-wedstrijden.

U kunt ook lezen: Een uitgebreide tutorial om convolutionele neurale netwerken te leren

Paper 5: GAT's: Grafiek-aandachtsnetwerken

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel introduceert een op aandacht gebaseerde architectuur voor knooppuntclassificatie in grafiekgestructureerde gegevens, waarbij de efficiëntie, veelzijdigheid en competitieve prestaties ervan in verschillende benchmarks worden getoond. De integratie van aandachtsmechanismen blijkt een krachtig hulpmiddel te zijn voor het omgaan met willekeurig gestructureerde grafieken.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Grafiek-aandachtsnetwerken (GAT's)GAT's maken gebruik van gemaskeerde zelfaandachtslagen om de beperkingen van eerdere methoden op basis van grafiekconvoluties aan te pakken. De architectuur maakt het voor knooppunten mogelijk om de kenmerken van hun buurten te controleren, waarbij impliciet verschillende gewichten voor verschillende knooppunten worden gespecificeerd zonder afhankelijk te zijn van dure matrixbewerkingen of a priori kennis van de grafiekstructuur.

2. Op spectrum gebaseerde uitdagingen aanpakken
   
   GAT's pakken tegelijkertijd verschillende uitdagingen aan in spectraalgebaseerde grafische neurale netwerken. De uitdagingen van het Graph Attention Network (GAT) omvatten ruimtelijk gelokaliseerde filters, intensieve berekeningen en niet-ruimtelijk gelokaliseerde filters. Bovendien zijn GAT's afhankelijk van de Laplace-eigenbasis, wat bijdraagt ​​aan hun toepasbaarheid op inductieve en transductieve problemen.

3. Prestaties in alle benchmarks
   
   GAT-modellen behalen of matchen state-of-the-art resultaten over vier gevestigde grafiekbenchmarks: Cora-, Citeseer- en Pubmed-citatienetwerkdatasets, evenals een dataset voor eiwit-eiwitinteractie. Deze benchmarks bestrijken zowel transductieve als inductieve leerscenario's en laten de veelzijdigheid van GAT's zien.

4. Vergelijking met eerdere benaderingen
   
   Het artikel biedt een uitgebreid overzicht van eerdere benaderingen, waaronder recursieve neurale netwerken, Grafiek neurale netwerken (GNN's), spectrale en niet-spectrale methoden en aandachtsmechanismen. GAT's bevatten aandachtsmechanismen, waardoor efficiënte parallellisatie tussen knooppunt-buurparen en toepassing op knooppunten met verschillende graden mogelijk is.

5. Efficiëntie en toepasbaarheidGAT's bieden een parallelliseerbare, efficiënte werking die kan worden toegepast op grafiekknooppunten met verschillende graden door willekeurige gewichten aan buren te specificeren. Het model is rechtstreeks van toepassing op inductieve leerproblemen, waardoor het geschikt is voor taken waarbij het moet generaliseren naar volledig onzichtbare grafieken.

6. Relatie met eerdere modellen
   
   De auteurs merken op dat GAT's kunnen worden geherformuleerd als een specifiek exemplaar van MoNet, overeenkomsten kunnen vertonen met relationele netwerken en verbinding kunnen maken met werken die buurtaandachtsoperaties gebruiken. Het voorgestelde aandachtsmodel wordt vergeleken met verwante benaderingen zoals Duan et al. (2017) en Denil et al. (2017).

Paper 6: ViT: Een beeld is 16×16 woorden waard: Transformers voor beeldherkenning op schaal

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel erkent de dominantie van convolutionele architecturen in computervisie, ondanks het succes van Transformer-architecturen in natuurlijke taalverwerking. Geïnspireerd door de efficiëntie en schaalbaarheid van transformatoren in NLP, pasten de auteurs een standaardtransformator rechtstreeks toe op afbeeldingen met minimale aanpassingen.

Zij introduceren de Visie Transformator (ViT), waarbij afbeeldingen in patches worden opgesplitst, en de reeks lineaire inbedding van deze patches dient als invoer voor de Transformer. Het model wordt onder toezicht getraind in beeldclassificatietaken. In eerste instantie bereikt ViT, wanneer het wordt getraind op middelgrote datasets zoals ImageNet zonder sterke regularisatie, nauwkeurigheiden die iets lager zijn dan vergelijkbare ResNets.

De auteurs onthullen echter dat grootschalige training cruciaal is voor het succes van ViT en de beperkingen overstijgt die worden opgelegd door de afwezigheid van bepaalde inductieve vooroordelen. Wanneer ViT vooraf is getraind op enorme datasets, presteert het beter dan de modernste convolutionele netwerken op meerdere benchmarks, waaronder ImageNet, CIFAR-100 en VTAB. Het artikel onderstreept de impact van schaalvergroting bij het bereiken van opmerkelijke resultaten met Transformer-architecturen in computervisie.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Transformator in computervisie
   
   Het artikel daagt de heersende afhankelijkheid van convolutionele neurale netwerken (CNN's) voor computervisietaken uit. Het laat zien dat een pure Transformer, wanneer deze rechtstreeks op reeksen beeldvlakken wordt toegepast, uitstekende prestaties kan leveren bij beeldclassificatietaken.

2. Visie Transformator (ViT)
   
   De auteurs introduceren de Vision Transformer (ViT), een model dat gebruik maakt van zelfaandachtsmechanismen vergelijkbaar met Transformers in NLP. ViT kan concurrerende resultaten behalen op verschillende benchmarks voor beeldherkenning, waaronder ImageNet, CIFAR-100 en VTAB.

3. Pre-training en transferleren
   
   Het artikel benadrukt het belang van voortraining over grote hoeveelheden gegevens, vergelijkbaar met de aanpak bij NLP, en het vervolgens overbrengen van de geleerde representaties naar specifieke beeldherkenningstaken. Wanneer ViT vooraf is getraind op enorme datasets zoals ImageNet-21k of JFT-300M, presteert het beter dan de modernste convolutionele netwerken op verschillende benchmarks.

4. Computationele efficiëntieViT behaalt opmerkelijke resultaten met aanzienlijk minder rekenkracht tijdens de training dan state-of-the-art convolutionele netwerken. Deze efficiëntie is vooral opmerkelijk wanneer het model op grote schaal wordt voorgetraind.

5. Schaalimpact
   
   Het artikel benadrukt het belang van schaalvergroting bij het bereiken van superieure prestaties met Transformer-architecturen in computervisie. Grootschalige training op datasets die miljoenen tot honderden miljoenen afbeeldingen bevatten, helpt ViT het gebrek aan enkele inductieve vooroordelen in CNN's te overwinnen.

Paper 7: AlphaFold2: Zeer nauwkeurige eiwitstructuur met AlphaFold

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel “AlphaFold2: Zeer nauwkeurige eiwitstructuur met AlphaFold” introduceert AlphaFold2, een diepgaand leermodel dat eiwitstructuren nauwkeurig voorspelt. AlphaFold2 maakt gebruik van een nieuwe, op aandacht gebaseerde architectuur en bereikt een doorbraak in het vouwen van eiwitten.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

• AlphaFold2 gebruikt een diep neuraal netwerk met aandachtsmechanismen om de 3D-structuur van eiwitten te voorspellen op basis van hun aminozuursequenties.
• Het model werd getraind op een grote dataset van bekende eiwitstructuren en bereikte een ongekende nauwkeurigheid in de 14e Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP14) eiwitvouwwedstrijd.
• De nauwkeurige voorspellingen van AlphaFold2 kunnen mogelijk een revolutie teweegbrengen in de ontdekking van geneesmiddelen, de eiwittechnologie en andere gebieden van de biochemie.

Paper 8: GAN's: generatieve vijandige netten

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel gaat in op de uitdagingen bij het trainen van diepgaande generatieve modellen en introduceert een innovatieve aanpak die vijandige netten wordt genoemd. In dit raamwerk spelen generatieve en discriminerende modellen een spel waarbij het generatieve model tot doel heeft monsters te produceren die niet te onderscheiden zijn van echte gegevens. Het discriminerende model maakt daarentegen onderscheid tussen echte en gegenereerde monsters. Het vijandige trainingsproces leidt tot een unieke oplossing, waarbij het generatieve model de gegevensdistributie herstelt.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Tegenstrijdig raamwerk
   
   De auteurs introduceren een vijandig raamwerk waarin twee modellen tegelijkertijd worden getraind: een generatief model (G) dat de gegevensverdeling vastlegt en een discriminerend model (D) dat de waarschijnlijkheid schat dat een steekproef uit de trainingsgegevens kwam in plaats van uit het generatieve model.

2. Minimax-spelDe trainingsprocedure omvat het maximaliseren van de waarschijnlijkheid dat het discriminerende model een fout maakt. Dit raamwerk is geformuleerd als een minimaxspel voor twee spelers, waarbij het generatieve model tot doel heeft monsters te genereren die niet te onderscheiden zijn van echte gegevens, en het discriminerende model tot doel heeft te classificeren of een monster echt is of correct is gegenereerd.

3. Unieke oplossing
   
   Er bestaat een unieke oplossing in willekeurige functies voor G en D, waarbij G de distributie van trainingsgegevens herstelt en D overal gelijk is aan 1/2. Dit evenwicht wordt bereikt via het vijandige trainingsproces.

4. Meerlaagse Perceptrons (MLP's)De auteurs tonen aan dat het hele systeem kan worden getraind met behulp van backpropagation wanneer meerlaagse perceptrons G en D vertegenwoordigen. Dit elimineert de noodzaak voor Markov-ketens of uitgerolde geschatte inferentienetwerken tijdens training en het genereren van monsters.

5. Geen geschatte gevolgtrekking
   
   Het voorgestelde raamwerk vermijdt de moeilijkheden bij het benaderen van hardnekkige probabilistische berekeningen bij het schatten van de maximale waarschijnlijkheid. Het overwint ook uitdagingen bij het benutten van de voordelen van stuksgewijze lineaire eenheden in de generatieve context.

Paper 9: RoBERTa: een robuust geoptimaliseerde BERT-vooropleidingsaanpak

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel behandelt het probleem van ondertraining van BERT en introduceert RoBERTa, een geoptimaliseerde versie die de prestaties van BERT overtreft. De wijzigingen in RoBERTa's trainingsprocedure en het gebruik van een nieuwe dataset (CC-NEWS) dragen bij aan state-of-the-art resultaten op meerdere natuurlijke taalverwerkingstaken. De bevindingen benadrukken het belang van ontwerpkeuzes en trainingsstrategieën voor de effectiviteit van voortraining van taalmodellen. De vrijgekomen bronnen, waaronder het RoBERTa-model en de code, dragen bij aan de onderzoeksgemeenschap.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. BERT Ondertraining
   
   De auteurs vinden dat BERT, een veelgebruikt taalmodel, was aanzienlijk ondertraind. Door de impact van hyperparameterafstemming en de grootte van de trainingsset zorgvuldig te evalueren, laten ze zien dat BERT kan worden verbeterd om de prestaties van alle modellen die daarna worden gepubliceerd te evenaren of te overtreffen.

2. Verbeterd trainingsrecept (RoBERTa)
   
   De auteurs introduceren wijzigingen in de BERT-trainingsprocedure, wat RoBERTa oplevert. Deze veranderingen omvatten langere trainingsperioden met grotere batches, eliminatie van de volgende zinvoorspellingsdoelstelling, training op langere reeksen en dynamische maskeringspatroonaanpassingen voor trainingsgegevens.

3. GegevenssetbijdrageHet artikel introduceert een nieuwe dataset genaamd CC-NEWS, die qua omvang vergelijkbaar is met andere particulier gebruikte datasets. Het opnemen van deze dataset helpt de effecten van de trainingssetgrootte beter te beheersen en draagt ​​bij aan betere prestaties bij downstream-taken.

4. Prestatieprestaties
   
   RoBERTa behaalt, met de voorgestelde aanpassingen, state-of-the-art resultaten op verschillende benchmarktaken, waaronder GLUE, RACE en SQuAD. Het komt overeen met of overtreft de prestaties van alle post-BERT-methoden voor taken zoals MNLI, QNLI, RTE, STS-B, SQuAD en RACE.

5. Concurrentievermogen van voortraining van gemaskerde taalmodellen
   
   Het artikel bevestigt opnieuw dat het pretrainingsdoel van het gemaskerde taalmodel, met de juiste ontwerpkeuzes, concurrerend is met andere recentelijk voorgestelde trainingsdoelstellingen.

6. Vrijgegeven bronnen
   
   De auteurs geven hun RoBERTa-model vrij, samen met de in PyTorch geïmplementeerde code voor voortraining en verfijning, wat bijdraagt ​​aan de reproduceerbaarheid en verdere verkenning van hun bevindingen.

Lees ook: Een vriendelijke introductie tot RoBERTa

Paper 10: NeRF: scènes weergeven als neurale stralingsvelden voor weergavesynthese

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Optimalisatie omvat het minimaliseren van de fout tussen waargenomen beelden met bekende cameraposities en de weergaven die worden weergegeven vanuit de continue scèneweergave. Het artikel gaat in op uitdagingen die verband houden met convergentie en efficiëntie door positionele codering te introduceren om hogere frequentiefuncties te verwerken en een hiërarchische bemonsteringsprocedure voor te stellen om het aantal vragen dat nodig is voor adequate bemonstering te verminderen.

Belangrijke inzichten in AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Continue scèneweergave
   
   Het artikel presenteert een methode om complexe scènes weer te geven als 5D neurale stralingsvelden met behulp van eenvoudige meerlaagse perceptronnetwerken (MLP).

2. Differentieerbare weergave
   
   De voorgestelde weergaveprocedure is gebaseerd op klassieke volumeweergavetechnieken, waardoor op gradiënt gebaseerde optimalisatie mogelijk is met behulp van standaard RGB-afbeeldingen.

3. Hiërarchische steekproefstrategie
   
   Er wordt een hiërarchische bemonsteringsstrategie geïntroduceerd om de MLP-capaciteit te optimaliseren naar gebieden met zichtbare scène-inhoud, waarbij convergentieproblemen worden aangepakt.

4. Positionele coderingHet gebruik van positionele codering om ingevoerde 5D-coördinaten in een hoger-dimensionale ruimte in kaart te brengen, maakt de succesvolle optimalisatie van neurale stralingsvelden voor hoogfrequente scène-inhoud mogelijk.

De voorgestelde methode overtreft de modernste benaderingen van weergavesynthese, waaronder het aanpassen van neurale 3D-representaties en het trainen van diepe convolutionele netwerken. Dit artikel introduceert een continue neurale scènerepresentatie voor het weergeven van fotorealistische nieuwe weergaven met hoge resolutie van RGB-afbeeldingen in natuurlijke omgevingen, met aanvullende vergelijkingen die in de aanvullende video worden getoond om de effectiviteit ervan bij het omgaan met complexe scènegeometrie en -uiterlijk te benadrukken.

Paper 11: FunSearch: Wiskundige ontdekkingen door programmazoeken met grote taalmodellen

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel introduceert FunSearch, een nieuwe aanpak voor het gebruik van grote taalmodellen (LLM's) om complexe problemen op te lossen, vooral bij wetenschappelijke ontdekkingen. De belangrijkste uitdaging die wordt aangepakt, is het voorkomen van verzinsels (hallucinaties) bij LLM's, wat leidt tot plausibele maar onjuiste uitspraken. FunSearch combineert een voorgetrainde LLM met een systematische evaluator in een evolutionaire procedure om deze beperking te overwinnen.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Probleemoplossing met LLM's

   Het artikel gaat in op het probleem van LLM's die nieuwe ideeën en correcte oplossingen voor complexe problemen verzinnen of er niet in slagen nieuwe ideeën en correcte oplossingen te genereren. Het benadrukt het belang van het vinden van nieuwe, verifieerbaar correcte ideeën, vooral voor wiskundige en wetenschappelijke uitdagingen.

2. Evolutionaire procedure – FunSearch
   
   FunSearch combineert een voorgetrainde LLM met een evaluator in een evolutionair proces. Het ontwikkelt laag scorende programma's iteratief naar hoog scorende programma's, waardoor de ontdekking van nieuwe kennis wordt gegarandeerd. Het proces omvat best-shot prompting, het ontwikkelen van programmaskeletten, het behouden van programmadiversiteit en asynchroon schalen.

3. Toepassing op extreme combinatoriek
   
   Het artikel demonstreert de effectiviteit van FunSearch op het cap-set-probleem in extreme combinatoriek. FunSearch ontdekt nieuwe constructies van sets met grote kapitalisatie, die de bekendste resultaten overtreffen en de grootste verbetering in 20 jaar opleveren voor de asymptotische ondergrens.

4. Algoritmisch probleem – online bakken verpakken
   
   FunSearch wordt toegepast op het online bin packing-probleem, wat leidt tot de ontdekking van nieuwe algoritmen die beter presteren dan traditionele algoritmen op goed bestudeerde distributies van interesse. Mogelijke toepassingen zijn onder meer het verbeteren van taakplanningsalgoritmen.

5. Programma's versus oplossingenFunSearch richt zich op het genereren van programma's die beschrijven hoe een probleem kan worden opgelost, in plaats van direct oplossingen uit te voeren. Deze programma's zijn doorgaans beter interpreteerbaar, faciliteren interacties met domeinexperts en zijn gemakkelijker in te zetten dan andere soorten beschrijvingen, zoals neurale netwerken.

6. Interdisciplinaire impact
   
   De methodologie van FunSearch maakt het mogelijk een breed scala aan problemen te onderzoeken, waardoor het een veelzijdige aanpak is met interdisciplinaire toepassingen. Het artikel benadrukt het potentieel ervan voor het doen van verifieerbare wetenschappelijke ontdekkingen met behulp van LLM's.

Paper 12: VAE's: Variationele Bayes met automatische codering

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel 'Auto-Encoding Variational Bayes' gaat in op de uitdaging van efficiënt infereren en leren in gerichte probabilistische modellen met continue latente variabelen, vooral wanneer de posterieure distributies hardnekkig zijn en te maken hebben met grote datasets. De auteurs stellen een stochastisch variatie-inferentie- en leeralgoritme voor dat goed schaalbaar is voor grote datasets en toepasbaar blijft, zelfs in hardnekkige posterieure distributies.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Herparameterisering van de variabele ondergrens
   
   Het artikel demonstreert een herparameterisering van de variatieondergrens, resulterend in een ondergrensschatter. Deze schatter kan worden geoptimaliseerd met behulp van standaard stochastische gradiëntmethoden, waardoor hij rekenkundig efficiënt is.

2. Efficiënte posterieure inferentie voor continue latente variabelenDe auteurs stellen het Auto-Encoding VB (AEVB)-algoritme voor voor datasets met continue latente variabelen per datapunt. Dit algoritme maakt gebruik van de Stochastic Gradient Variational Bayes (SGVB)-schatter om een ​​herkenningsmodel te optimaliseren, waardoor efficiënte geschatte posterieure inferentie via voorouderlijke bemonstering mogelijk wordt. Deze aanpak vermijdt dure iteratieve inferentieschema's zoals Markov Chain Monte Carlo (MCMC) voor elk datapunt.

3. Theoretische voordelen en experimentele resultaten
   
   De theoretische voordelen van de voorgestelde methode worden weerspiegeld in de experimentele resultaten. Het artikel suggereert dat het herparameterisatie- en herkenningsmodel leidt tot computationele efficiëntie en schaalbaarheid, waardoor de aanpak toepasbaar wordt op grote datasets en in situaties waarin het posterior hardnekkig is.

Lees ook: Onthulling van de essentie van stochastiek in machinaal leren

Verhandeling 13: LANG KORTETERMIJNGEHEUGEN

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel gaat in op de uitdaging van het leren opslaan van informatie over langere tijdsintervallen in terugkerende neurale netwerken. Het introduceert een nieuwe, efficiënte, op gradiënten gebaseerde methode genaamd “Long Short-Term Memory” (LSTM), waarmee problemen met onvoldoende en afnemende terugstroom van fouten worden overwonnen. LSTM dwingt een constante foutstroom af via “constante foutcarrousels” en gebruikt multiplicatieve poorteenheden om de toegang te controleren. Met lokale ruimte-tijd complexiteit (O(1) per tijdstap en gewicht) laten experimentele resultaten zien dat LSTM beter presteert dan bestaande algoritmen wat betreft leersnelheid en succespercentages, vooral voor taken met langere tijdsvertragingen.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Probleemanalyse
   
   Het artikel biedt een gedetailleerde analyse van de uitdagingen die gepaard gaan met het terugstromen van fouten in terugkerende neurale netwerken, waarbij de nadruk wordt gelegd op de problemen van foutsignalen die in de loop van de tijd exploderen of verdwijnen.

2. Introductie van LSTM
   
   De auteurs introduceren LSTM als een nieuwe architectuur die is ontworpen om de problemen van verdwijnende en exploderende foutsignalen aan te pakken. LSTM omvat een constante foutstroom door gespecialiseerde eenheden en maakt gebruik van multiplicatieve poorteenheden om de toegang tot deze foutstroom te reguleren.

3. Experimentele resultaten
   
   Door middel van experimenten met kunstmatige gegevens toont het artikel aan dat LSTM beter presteert dan andere terugkerende netwerkalgoritmen, waaronder BPTT, RTRL, Recurrent cascade correlatie, Elman-netten en Neural Sequence Chunking. LSTM laat sneller leren en hogere succespercentages zien, vooral bij het oplossen van complexe taken met lange vertragingen.

4. Lokaal in ruimte en tijd
   
   LSTM wordt beschreven als een lokale architectuur in ruimte en tijd, waarbij de rekencomplexiteit per tijdstap en gewicht O(1) is.

5. Toepasselijkheid

   De voorgestelde LSTM-architectuur lost op effectieve wijze complexe, kunstmatige taken met langdurige vertraging op die niet succesvol zijn aangepakt door eerdere terugkerende netwerkalgoritmen.

6. Beperkingen en voordelen
   
   Het artikel bespreekt de beperkingen en voordelen van LSTM en biedt inzicht in de praktische toepasbaarheid van de voorgestelde architectuur.

Lees ook: Wat is LSTM? Inleiding tot het langetermijngeheugen

Paper 14: Overdraagbare visuele modellen leren vanuit natuurlijke taalsupervisie

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel onderzoekt het trainen van state-of-the-art computer vision-systemen door direct te leren van onbewerkte tekst over afbeeldingen in plaats van te vertrouwen op vaste sets van vooraf bepaalde objectcategorieën. De auteurs stellen een pre-trainingstaak voor om te voorspellen welk bijschrift overeenkomt met een bepaalde afbeelding, met behulp van een dataset van 400 miljoen (afbeelding, tekst) paren verzameld via internet. Het resulterende model, CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), demonstreert efficiënt en schaalbaar leren van beeldrepresentaties. Na de voorafgaande training verwijst natuurlijke taal naar visuele concepten, waardoor zero-shot-overdracht naar verschillende vervolgtaken mogelijk wordt. CLIP wordt gebenchmarkt op meer dan 30 computer vision-datasets, waarbij competitieve prestaties worden getoond zonder taakspecifieke training.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Training over natuurlijke taal voor computervisie
   
   Het artikel onderzoekt het gebruik van natuurlijke taalsupervisie om computer vision-modellen te trainen in plaats van de traditionele trainingsaanpak op crowd-labeled datasets zoals ImageNet.

2. VooropleidingstaakDe auteurs stellen een eenvoudige pre-trainingstaak voor: voorspellen welk bijschrift overeenkomt met een bepaalde afbeelding. Deze taak wordt gebruikt om state-of-the-art beeldrepresentaties helemaal opnieuw te leren op basis van een enorme dataset van 400 miljoen (afbeelding, tekst) paren die online zijn verzameld.

3. Zero-Shot-overdracht
   
   Na de voorafgaande training gebruikt het model natuurlijke taal om aangeleerde visuele concepten te verwijzen of nieuwe te beschrijven. Dit maakt een zero-shot-overdracht van het model naar downstream-taken mogelijk zonder dat specifieke datasettraining vereist is.

4. Benchmarking op verschillende taken
   
   Het artikel evalueert de prestaties van de voorgestelde aanpak op meer dan 30 verschillende computer vision-datasets, die taken omvatten zoals OCR, actieherkenning in video's, geolokalisatie en fijnmazige objectclassificatie.

5. Competitieve prestaties
   
   Het model demonstreert competitieve prestaties met volledig bewaakte basislijnen voor verschillende taken, waarbij vaak de nauwkeurigheid wordt geëvenaard of overtroffen van modellen die zijn getraind op taakspecifieke datasets zonder aanvullende datasetspecifieke training.

6. Schaalbaarheidsonderzoek
   
   De auteurs bestuderen de schaalbaarheid van hun aanpak door een reeks van acht modellen te trainen met verschillende niveaus van computerbronnen. De overdrachtsprestaties blijken een soepel voorspelbare computerfunctie te zijn.

7. Modelleer robuustheid
   
   Het artikel benadrukt dat zero-shot CLIP-modellen robuuster zijn dan ImageNet-modellen met gelijkwaardige nauwkeurigheid, wat suggereert dat zero-shot-evaluatie van taak-agnostische modellen een meer representatieve maatstaf is voor de capaciteiten van een model.

Paper 15: LORA: LAGE AANPASSING VAN GROTE TAALMODELLEN

Link: Lees hier

Papieren samenvatting

Het artikel stelt LoRA voor als een efficiënte methode voor het aanpassen van grote, vooraf getrainde taalmodellen aan specifieke taken, en het aanpakken van implementatie-uitdagingen die verband houden met hun toenemende omvang. De methode vermindert aanzienlijk de trainbare parameters en GPU-geheugenvereisten, terwijl de modelkwaliteit voor verschillende benchmarks behouden blijft of verbetert. De open-source implementatie vergemakkelijkt de adoptie van LoRA in praktische toepassingen verder.

Belangrijke inzichten uit AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars

1. Probleemstelling

• Grootschalige voortraining gevolgd door verfijning is een gebruikelijke aanpak bij natuurlijke taalverwerking.
• Verfijning wordt minder haalbaar naarmate modellen groter worden, vooral wanneer modellen met enorme parameters worden ingezet, zoals GPT-3 (175 miljard parameters).

2. Voorgestelde oplossing: Low-Rank Adaptation (LoRA)

• Het artikel introduceert LoRA, een methode die vooraf getrainde modelgewichten bevriest en trainbare rangontbindingsmatrices introduceert in elke laag van de Transformer-architectuur.
• LoRA vermindert het aantal trainbare parameters voor stroomafwaartse taken aanzienlijk in vergelijking met volledige afstemming.

3. Voordelen van LoRA

• Parameterreductie: Vergeleken met fijnafstemming kan LoRA het aantal trainbare parameters tot wel 10,000 keer verminderen, waardoor het rekentechnisch efficiënter wordt.
• Geheugenefficiëntie: LoRA verlaagt de GPU-geheugenvereisten tot drie keer in vergelijking met fijnafstemming.
• Modelkwaliteit: Ondanks dat er minder trainbare parameters zijn, presteert LoRA op het gebied van modelkwaliteit op hetzelfde niveau of zelfs beter dan het afstemmen ervan op verschillende modellen, waaronder RoBERTa, DeBERTa, GPT-2 en GPT-3.

4. Implementatie-uitdagingen overwinnen

• Het artikel gaat in op de uitdaging van het inzetten van modellen met veel parameters door LoRA te introduceren, waardoor efficiënt van taak kan worden gewisseld zonder het hele model opnieuw te hoeven trainen.

5. Efficiëntie en lage inferentielatentie

• LoRA vergemakkelijkt het delen van een vooraf getraind model voor het bouwen van meerdere LoRA-modules voor verschillende taken, waardoor de opslagvereisten en de overhead van taakwisselingen worden verminderd.
• De training wordt efficiënter gemaakt, waardoor de hardwarebarrière tot wel drie keer wordt verlaagd bij gebruik van adaptieve optimizers.

6. Compatibiliteit en integratie

• LoRA is compatibel met verschillende bestaande methoden en kan ermee worden gecombineerd, zoals prefix-tuning.
• Het voorgestelde lineaire ontwerp maakt het mogelijk om trainbare matrices met bevroren gewichten samen te voegen tijdens de implementatie, waardoor er geen extra inferentielatentie ontstaat in vergelijking met volledig afgestemde modellen.

7. Empirisch onderzoek

• Het artikel omvat een empirisch onderzoek naar de tekortkomingen in de aanpassing van taalmodellen, waardoor inzicht wordt verkregen in de effectiviteit van de LoRA-aanpak.

8. Open source-implementatie

• De auteurs bieden een pakket dat de integratie van LoRA met PyTorch-modellen vergemakkelijkt en implementaties en modelcontrolepunten vrijgeven voor RoBERTa, DeBERTa en GPT-2.

Je kunt ook lezen: Parameter-efficiënte fijnafstemming van grote taalmodellen met LoRA en QLoRA

Conclusie

Concluderend: het verdiepen in de 15 essentiële AI-papers voor GenAI-ontwikkelaars die in dit artikel worden benadrukt, is niet alleen een aanbeveling, maar een strategische noodzaak voor elke aspirant-ontwikkelaar. Deze AI-papers bieden een uitgebreide reis door het diverse landschap van kunstmatige intelligentie, dat kritieke domeinen bestrijkt zoals natuurlijke taalverwerking, computervisie en meer. Door zich te verdiepen in de inzichten en innovaties die in deze artikelen worden gepresenteerd, krijgen ontwikkelaars een diepgaand inzicht in de geavanceerde technieken en algoritmen op dit gebied.

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/essential-ai-papers-every-gen-ai-developer-must-read/