Phải đọc: 15 tài liệu AI cần thiết dành cho nhà phát triển GenAI

Giới thiệu

Khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục phát triển và phát triển, việc luôn cập nhật những nghiên cứu và tiến bộ mới nhất ngày càng trở nên quan trọng đối với các nhà phát triển AI đầy tham vọng. Một trong những cách tốt nhất để làm điều này là đọc Tài liệu AI dành cho nhà phát triển GenAI, tài liệu này cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về các kỹ thuật và thuật toán tiên tiến. Bài viết này sẽ khám phá 15 bài viết AI cần thiết cho các nhà phát triển GenAI. Những bài viết này đề cập đến nhiều chủ đề khác nhau, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến thị giác máy tính. Chúng sẽ nâng cao hiểu biết của bạn về AI và tăng cơ hội có được công việc đầu tiên trong lĩnh vực thú vị này.

Tầm quan trọng của Tài liệu AI đối với Nhà phát triển GenAI

Tài liệu AI dành cho các nhà phát triển GenAI cho phép các nhà nghiên cứu và chuyên gia chia sẻ những phát hiện, phương pháp và đột phá của họ với cộng đồng rộng lớn hơn. Bằng cách đọc những bài viết này, bạn có thể tiếp cận những tiến bộ mới nhất trong AI, cho phép bạn đón đầu xu hướng và đưa ra những quyết định sáng suốt trong công việc của mình. Hơn nữa, Tài liệu AI dành cho nhà phát triển GenAI thường cung cấp giải thích chi tiết về các thuật toán và kỹ thuật, giúp bạn hiểu sâu hơn về cách chúng hoạt động và cách áp dụng chúng vào các vấn đề trong thế giới thực.

Đọc Tài liệu AI dành cho các nhà phát triển GenAI mang lại một số lợi ích cho các nhà phát triển AI đầy tham vọng. Thứ nhất, nó giúp bạn cập nhật những nghiên cứu và xu hướng mới nhất trong lĩnh vực này. Kiến thức này rất quan trọng khi ứng tuyển các công việc liên quan đến AI, vì các nhà tuyển dụng thường tìm kiếm những ứng viên quen thuộc với những tiến bộ mới nhất. Ngoài ra, đọc các bài báo về AI cho phép bạn mở rộng kiến ​​thức và hiểu sâu hơn về các khái niệm và phương pháp luận về AI. Kiến thức này có thể được áp dụng cho các dự án và nghiên cứu của bạn, giúp bạn trở thành nhà phát triển AI có năng lực và tay nghề cao hơn.

Tổng quan: Các tài liệu AI cần thiết dành cho nhà phát triển GenAI có liên kết

Bài 1: Transformers: Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài báo giới thiệu Transformer, một kiến ​​trúc mạng nơ-ron mới dành cho các tác vụ truyền chuỗi, chẳng hạn như dịch máy. Không giống như các mô hình truyền thống dựa trên mạng lưới thần kinh tái phát hoặc tích chập, Transformer chỉ dựa vào các cơ chế chú ý, loại bỏ nhu cầu tái phát và tích chập. Các tác giả cho rằng kiến ​​trúc này mang lại hiệu suất vượt trội về chất lượng dịch thuật, tăng khả năng song song và giảm thời gian đào tạo.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Cơ chế chú ý
   
   Transformer được xây dựng hoàn toàn trên cơ chế chú ý, cho phép nó nắm bắt được sự phụ thuộc tổng thể giữa các chuỗi đầu vào và đầu ra. Cách tiếp cận này cho phép mô hình xem xét các mối quan hệ mà không bị giới hạn bởi khoảng cách giữa các phần tử trong chuỗi.

2. Song song hóa

   Một ưu điểm chính của kiến ​​trúc Transformer là khả năng song song hóa tăng lên. Các mô hình lặp lại truyền thống gặp khó khăn trong việc tính toán tuần tự, khiến cho việc song song hóa trở nên khó khăn. Thiết kế của Transformer cho phép xử lý song song hiệu quả hơn trong quá trình đào tạo, giảm thời gian đào tạo.

3. Chất lượng và hiệu quả vượt trội
   
   Bài báo trình bày kết quả thực nghiệm về tác vụ dịch máy, chứng minh Transformer đạt được chất lượng dịch vượt trội so với các mô hình hiện có. Nó vượt trội hơn so với các kết quả tiên tiến trước đó, bao gồm cả các mô hình tổng hợp, với một mức chênh lệch đáng kể. Ngoài ra, Transformer còn đạt được những kết quả này với thời gian huấn luyện ít hơn đáng kể.

4. Hiệu suất dịch thuật
   
   Trong nhiệm vụ dịch thuật từ tiếng Anh sang tiếng Đức của WMT 2014, mô hình được đề xuất đạt được số điểm BLEU là 28.4, vượt qua kết quả tốt nhất hiện có hơn 2 BLEU. Trong nhiệm vụ dịch từ tiếng Anh sang tiếng Pháp, mô hình này thiết lập điểm BLEU tiên tiến nhất cho một mô hình mới là 41.8 sau khi đào tạo chỉ 3.5 ngày trên XNUMX GPU.

5. Khái quát hóa các nhiệm vụ khácCác tác giả chứng minh rằng kiến ​​trúc Transformer khái quát hóa tốt các nhiệm vụ ngoài dịch máy. Họ đã áp dụng thành công mô hình này để phân tích cú pháp khu vực bầu cử ở Anh, cho thấy khả năng thích ứng của nó với các vấn đề chuyển đổi trình tự khác nhau.

Bài 2: BERT: Đào tạo trước Máy biến áp hai chiều sâu để hiểu ngôn ngữ

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Đào tạo trước mô hình ngôn ngữ đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc cải thiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau. Bài viết phân biệt giữa cách tiếp cận dựa trên tính năng và cách tiếp cận tinh chỉnh để áp dụng các biểu diễn ngôn ngữ được huấn luyện trước. BERT được giới thiệu để giải quyết các hạn chế trong các phương pháp tinh chỉnh, đặc biệt là hạn chế về tính đơn hướng của các mô hình ngôn ngữ tiêu chuẩn. Bài viết đề xuất mục tiêu đào tạo trước “Mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ” (MLM), lấy cảm hứng từ nhiệm vụ Cloze, để cho phép biểu diễn hai chiều. Nhiệm vụ “dự đoán câu tiếp theo” cũng được sử dụng để huấn luyện trước các cách biểu diễn cặp văn bản.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Tầm quan trọng của đào tạo trước hai chiều
   
   Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đào tạo trước hai chiều cho các biểu diễn ngôn ngữ. Không giống như các mô hình trước đó, BERT sử dụng các mô hình ngôn ngữ được che giấu để cho phép biểu diễn hai chiều sâu sắc, vượt qua các mô hình ngôn ngữ một chiều được các công trình trước đó sử dụng.

2. Giảm kiến ​​trúc dành riêng cho nhiệm vụ
   
   BERT chứng minh rằng các biểu diễn được đào tạo trước giúp giảm nhu cầu về các kiến ​​trúc dành riêng cho nhiệm vụ được thiết kế kỹ lưỡng. Nó trở thành mô hình biểu diễn dựa trên tinh chỉnh đầu tiên đạt được hiệu suất tiên tiến trên nhiều nhiệm vụ cấp câu và cấp mã thông báo đa dạng, vượt trội so với các kiến ​​trúc dành riêng cho nhiệm vụ.

3. Những tiến bộ hiện đại
   
   BERT đạt được kết quả tiên tiến mới về 1.1 tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thể hiện tính linh hoạt của nó. Những cải tiến đáng chú ý bao gồm sự gia tăng đáng kể về điểm GLUE, độ chính xác của MultiNLI và các cải tiến trong các tác vụ trả lời câu hỏi SQuAD v2.0 và vXNUMX.

Bạn cũng có thể đọc: Tinh chỉnh BERT với mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ

Bài 3: GPT: Các mô hình ngôn ngữ là những người học ít cơ hội

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết thảo luận về những cải tiến đạt được trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng cách nhân rộng các mô hình ngôn ngữ, tập trung vào GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3), một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy với 175 tỷ tham số. Các tác giả nhấn mạnh rằng trong khi gần đây Mô hình NLP chứng minh những lợi ích đáng kể thông qua đào tạo trước và tinh chỉnh, họ thường yêu cầu các bộ dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ với hàng nghìn ví dụ để tinh chỉnh. Ngược lại, con người có thể thực hiện các nhiệm vụ ngôn ngữ mới chỉ với một vài ví dụ hoặc hướng dẫn đơn giản.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Mở rộng quy mô cải thiện hiệu suất chụp ít ảnh

   Các tác giả chứng minh rằng việc mở rộng quy mô các mô hình ngôn ngữ giúp tăng cường đáng kể hiệu suất không phân biệt nhiệm vụ, ít lần thực hiện. GPT-3, với kích thước tham số lớn, đôi khi đạt được khả năng cạnh tranh với các phương pháp tinh chỉnh hiện đại mà không cần tinh chỉnh hoặc cập nhật độ dốc theo nhiệm vụ cụ thể.

2. Khả năng ứng dụng rộng rãi
   
   GPT-3 thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên các tác vụ NLP khác nhau, bao gồm dịch thuật, trả lời câu hỏi, tác vụ clo và các tác vụ yêu cầu lý luận nhanh chóng hoặc điều chỉnh miền.
3. Thách thức và Hạn chế
   
   Mặc dù GPT-3 cho thấy khả năng học tập nhanh chóng đáng chú ý nhưng các tác giả vẫn xác định các tập dữ liệu mà nó gặp khó khăn và nêu bật các vấn đề về phương pháp luận liên quan đến việc đào tạo trên tập đoàn web lớn.
4. Tạo bài viết giống con người
   
   GPT-3 có thể tạo ra các bài báo mà người đánh giá khó phân biệt được với các bài báo do con người viết.
5. Tác động xã hội và cân nhắc rộng hơn
   
   Bài viết thảo luận về tác động xã hội rộng lớn hơn của khả năng của GPT-3, đặc biệt là trong việc tạo ra văn bản giống con người. Ý nghĩa của việc thực hiện nó trong các nhiệm vụ khác nhau được xem xét về mặt ứng dụng thực tế và những thách thức tiềm ẩn.
6. Hạn chế của phương pháp tiếp cận NLP hiện tại
   
   Các tác giả nêu bật những hạn chế của các phương pháp tiếp cận NLP hiện tại, đặc biệt là sự phụ thuộc của chúng vào các bộ dữ liệu tinh chỉnh theo từng nhiệm vụ cụ thể, đặt ra những thách thức như yêu cầu về các bộ dữ liệu có nhãn lớn và nguy cơ trang bị quá mức để thu hẹp phân phối nhiệm vụ. Ngoài ra, còn nảy sinh những lo ngại về khả năng khái quát hóa của các mô hình này bên ngoài giới hạn phân bổ đào tạo của chúng.

Bài 4: CNN: Phân loại ImageNet với Mạng thần kinh chuyển đổi sâu

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết mô tả việc phát triển và đào tạo một mạng lưới thần kinh tích chập (CNN) lớn, sâu để phân loại hình ảnh trên bộ dữ liệu Thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn (ILSVRC) của ImageNet. Mô hình này đạt được những cải tiến đáng kể về độ chính xác phân loại so với các phương pháp tiên tiến trước đây.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Kiến trúc mô hình

   Mạng nơ-ron được sử dụng trong nghiên cứu là mạng CNN sâu với 60 triệu tham số và 650,000 nơ-ron. Nó bao gồm năm lớp tích chập, một số lớp tiếp theo là các lớp tổng hợp tối đa và ba lớp được kết nối đầy đủ với softmax 1000 chiều cuối cùng để phân loại.

2. Dữ liệu đào tạo
   
   Mô hình này được đào tạo trên bộ dữ liệu đáng kể gồm 1.2 triệu hình ảnh có độ phân giải cao từ cuộc thi ImageNet ILSVRC-2010. Quá trình đào tạo bao gồm việc phân loại hình ảnh thành 1000 lớp khác nhau.

3. HIỆU QUẢ

   Mô hình đạt tỷ lệ lỗi top 1 và top 5 lần lượt là 37.5% và 17.0% trên dữ liệu thử nghiệm. Tỷ lệ lỗi này tốt hơn đáng kể so với công nghệ tiên tiến trước đây, cho thấy tính hiệu quả của phương pháp được đề xuất.

4. Những cải tiến trong việc trang bị quá mức
   
   Bài viết giới thiệu một số kỹ thuật để giải quyết các vấn đề về trang bị quá mức, bao gồm các nơ-ron không bão hòa, triển khai GPU hiệu quả để đào tạo nhanh hơn và một phương pháp chính quy hóa được gọi là “bỏ qua” trong các lớp được kết nối đầy đủ.
5. Hiệu quả tính toán

   Bất chấp nhu cầu tính toán của việc đào tạo các CNN lớn, bài báo lưu ý rằng GPU hiện tại và cách triển khai được tối ưu hóa giúp việc đào tạo các mô hình như vậy trên hình ảnh có độ phân giải cao trở nên khả thi.

6. Đóng góp

   Bài viết nhấn mạnh những đóng góp của nghiên cứu, bao gồm việc đào tạo một trong những mạng lưới thần kinh tích chập lớn nhất trên bộ dữ liệu ImageNet và đạt được kết quả tiên tiến trong các cuộc thi ILSVRC.

Bạn cũng có thể đọc: Hướng dẫn toàn diện để tìm hiểu Mạng thần kinh chuyển đổi

Bài 5: GAT: Mạng chú ý đồ thị

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết giới thiệu kiến ​​trúc dựa trên sự chú ý để phân loại nút trong dữ liệu có cấu trúc biểu đồ, thể hiện tính hiệu quả, tính linh hoạt và hiệu suất cạnh tranh của nó trên nhiều tiêu chuẩn khác nhau. Việc kết hợp các cơ chế chú ý chứng tỏ là một công cụ mạnh mẽ để xử lý các biểu đồ có cấu trúc tùy ý.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Mạng chú ý đồ thị (GAT)GAT tận dụng các lớp tự chú ý được che giấu để giải quyết các hạn chế trong các phương pháp trước đó dựa trên tích chập biểu đồ. Kiến trúc cho phép các nút tham dự các đặc điểm của vùng lân cận, ngầm chỉ định các trọng số khác nhau cho các nút khác nhau mà không cần dựa vào các phép toán ma trận tốn kém hoặc kiến ​​thức tiên nghiệm về cấu trúc biểu đồ.

2. Giải quyết các thách thức dựa trên quang phổ
   
   GAT đồng thời giải quyết một số thách thức trong mạng nơ-ron đồ thị dựa trên quang phổ. Các thách thức của Mạng chú ý đồ thị (GAT) liên quan đến các bộ lọc được bản địa hóa theo không gian, tính toán cường độ cao và các bộ lọc không được bản địa hóa theo không gian. Ngoài ra, GAT phụ thuộc vào cơ sở riêng Laplacian, góp phần vào khả năng ứng dụng của chúng đối với các vấn đề quy nạp và chuyển nạp.

3. Hiệu suất trên các điểm chuẩn
   
   Các mô hình GAT đạt được hoặc so sánh các kết quả tiên tiến nhất trên bốn điểm chuẩn biểu đồ đã được thiết lập: bộ dữ liệu mạng trích dẫn Cora, Citeseer và Pubmed, cũng như bộ dữ liệu tương tác protein-protein. Các điểm chuẩn này bao gồm cả kịch bản học tập diễn dịch và quy nạp, thể hiện tính linh hoạt của GAT.

4. So sánh với các phương pháp trước đây
   
   Bài viết cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các phương pháp tiếp cận trước đó, bao gồm mạng lưới thần kinh đệ quy, Mạng Neural Đồ thị (GNN), phương pháp quang phổ và phi quang phổ cũng như cơ chế chú ý. GAT kết hợp các cơ chế chú ý, cho phép song song hóa hiệu quả giữa các cặp nút lân cận và ứng dụng tới các nút có mức độ khác nhau.

5. Hiệu quả và khả năng ứng dụngGAT cung cấp một hoạt động hiệu quả, có thể song song hóa, có thể được áp dụng cho các nút đồ thị có mức độ khác nhau bằng cách chỉ định trọng số tùy ý cho các nút lân cận. Mô hình này áp dụng trực tiếp cho các bài toán học quy nạp, khiến nó phù hợp với các nhiệm vụ cần khái quát hóa thành các đồ thị hoàn toàn không nhìn thấy được.

6. Liên quan đến các mô hình trước đó
   
   Các tác giả lưu ý rằng GAT có thể được định dạng lại thành một phiên bản cụ thể của MoNet, chia sẻ những điểm tương đồng với các mạng quan hệ và kết nối với các tác phẩm sử dụng các hoạt động chú ý lân cận. Mô hình chú ý đề xuất được so sánh với các phương pháp liên quan như Duan et al. (2017) và Denil và cộng sự. (2017).

Bài 6: ViT: Một hình ảnh có giá trị 16×16 từ: Biến áp để nhận dạng hình ảnh ở quy mô lớn

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết thừa nhận sự thống trị của kiến ​​trúc tích chập trong thị giác máy tính bất chấp sự thành công của kiến ​​trúc Transformer trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Lấy cảm hứng từ hiệu quả và khả năng mở rộng của máy biến áp trong NLP, các tác giả đã áp dụng trực tiếp máy biến áp tiêu chuẩn vào hình ảnh với những sửa đổi tối thiểu.

Họ giới thiệu các Biến áp tầm nhìn (ViT), trong đó hình ảnh được chia thành các mảng và trình tự nhúng tuyến tính của các mảng này đóng vai trò là đầu vào cho Transformer. Mô hình được đào tạo về các nhiệm vụ phân loại hình ảnh một cách có giám sát. Ban đầu, khi được đào tạo trên các tập dữ liệu cỡ trung bình như ImageNet mà không có sự chính quy hóa mạnh mẽ, ViT đạt được độ chính xác thấp hơn một chút so với ResNets tương đương.

Tuy nhiên, các tác giả tiết lộ rằng đào tạo quy mô lớn là rất quan trọng cho sự thành công của ViT, vượt qua những hạn chế do thiếu một số thành kiến ​​quy nạp nhất định. Khi được đào tạo trước trên các tập dữ liệu lớn, ViT hoạt động tốt hơn các mạng tích chập hiện đại trên nhiều điểm chuẩn, bao gồm ImageNet, CIFAR-100 và VTAB. Bài viết nhấn mạnh tác động của việc mở rộng quy mô trong việc đạt được kết quả vượt trội với kiến ​​trúc Transformer trong thị giác máy tính.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Máy biến áp trong thị giác máy tính
   
   Bài viết thách thức sự phụ thuộc phổ biến vào mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho các nhiệm vụ thị giác máy tính. Nó chứng tỏ rằng một Transformer thuần túy, khi được áp dụng trực tiếp vào chuỗi các mảng hình ảnh, có thể đạt được hiệu suất xuất sắc trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh.

2. Biến áp tầm nhìn (ViT)
   
   Các tác giả giới thiệu Vision Transformer (ViT), một mô hình sử dụng các cơ chế tự chú ý tương tự như Transformers trong NLP. ViT có thể đạt được kết quả cạnh tranh trên nhiều tiêu chuẩn nhận dạng hình ảnh khác nhau, bao gồm ImageNet, CIFAR-100 và VTAB.

3. Đào tạo trước và học chuyển tiếp
   
   Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đào tạo trước một lượng lớn dữ liệu, tương tự như cách tiếp cận trong NLP, sau đó chuyển các cách biểu diễn đã học sang các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh cụ thể. ViT, khi được đào tạo trước trên các bộ dữ liệu lớn như ImageNet-21k hoặc JFT-300M, sẽ hoạt động tốt hơn các mạng tích chập hiện đại trên nhiều điểm chuẩn khác nhau.

4. Hiệu quả tính toánViT đạt được kết quả đáng chú ý với nguồn lực tính toán ít hơn đáng kể trong quá trình đào tạo so với mạng tích chập hiện đại. Hiệu quả này đặc biệt đáng chú ý khi mô hình được đào tạo trước ở quy mô lớn.

5. Tác động mở rộng
   
   Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc mở rộng quy mô trong việc đạt được hiệu suất vượt trội với kiến ​​trúc Transformer trong thị giác máy tính. Việc đào tạo quy mô lớn về các tập dữ liệu chứa hàng triệu đến hàng trăm triệu hình ảnh giúp ViT khắc phục tình trạng thiếu một số sai lệch quy nạp có trong CNN.

Bài 7: AlphaFold2: Cấu trúc protein có độ chính xác cao với AlphaFold

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết “AlphaFold2: Cấu trúc protein có độ chính xác cao với AlphaFold” giới thiệu AlphaFold2, một mô hình deep learning dự đoán chính xác cấu trúc protein. AlphaFold2 tận dụng kiến ​​trúc mới dựa trên sự chú ý và đạt được bước đột phá trong việc gấp protein.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

• AlphaFold2 sử dụng mạng lưới thần kinh sâu với các cơ chế chú ý để dự đoán cấu trúc 3D của protein từ chuỗi axit amin của chúng.
• Mô hình này đã được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn về các cấu trúc protein đã biết và đạt được độ chính xác chưa từng có trong cuộc thi gấp protein Đánh giá quan trọng về dự đoán cấu trúc protein (CASP14) lần thứ 14.
• Dự đoán chính xác của AlphaFold2 có khả năng cách mạng hóa việc khám phá thuốc, kỹ thuật protein và các lĩnh vực hóa sinh khác.

Bài 8: GAN: Mạng đối thủ sáng tạo

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết đề cập đến những thách thức trong việc đào tạo các mô hình thế hệ sâu và giới thiệu một cách tiếp cận sáng tạo được gọi là mạng đối nghịch. Trong khuôn khổ này, các mô hình tổng quát và phân biệt đối xử tham gia vào một trò chơi trong đó mô hình tổng quát nhằm mục đích tạo ra các mẫu không thể phân biệt được với dữ liệu thực. Ngược lại, mô hình phân biệt đối xử phân biệt giữa mẫu thực và mẫu được tạo. Quá trình đào tạo đối nghịch dẫn đến một giải pháp độc đáo, với mô hình tổng quát khôi phục phân phối dữ liệu.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Khung đối nghịch
   
   Các tác giả giới thiệu một khung đối nghịch trong đó hai mô hình được đào tạo đồng thời—mô hình tổng quát (G) nắm bắt phân phối dữ liệu và mô hình phân biệt đối xử (D) ước tính xác suất một mẫu đến từ dữ liệu đào tạo thay vì mô hình tổng quát.

2. Trò chơi tối thiểuQuy trình đào tạo liên quan đến việc tối đa hóa xác suất mắc lỗi của mô hình phân biệt đối xử. Khung này được xây dựng dưới dạng trò chơi minimax hai người chơi, trong đó mô hình tổng quát nhằm mục đích tạo ra các mẫu không thể phân biệt được với dữ liệu thực và mô hình phân biệt đối xử nhằm mục đích phân loại xem mẫu là thật hay được tạo chính xác.

3. Giải pháp độc đáo
   
   Một giải pháp duy nhất tồn tại trong các hàm tùy ý cho G và D, với G khôi phục phân phối dữ liệu huấn luyện và D bằng 1/2 ở mọi nơi. Sự cân bằng này đạt được thông qua quá trình đào tạo đối nghịch.

4. Perceptron đa lớp (MLP)Các tác giả chứng minh rằng toàn bộ hệ thống có thể được huấn luyện bằng cách sử dụng lan truyền ngược khi các tri giác đa lớp đại diện cho G và D. Điều này giúp loại bỏ sự cần thiết của chuỗi Markov hoặc mạng suy luận gần đúng không được kiểm soát trong quá trình đào tạo và tạo mẫu.

5. Không có suy luận gần đúng
   
   Khung đề xuất tránh được những khó khăn trong việc tính gần đúng các tính toán xác suất khó thực hiện trong ước tính khả năng tối đa. Nó cũng vượt qua những thách thức trong việc tận dụng lợi ích của các đơn vị tuyến tính từng phần trong bối cảnh tổng quát.

Bài 9: RoBERTa: Phương pháp tiếp cận đào tạo trước BERT được tối ưu hóa mạnh mẽ

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết đề cập đến vấn đề đào tạo dưới mức của BERT và giới thiệu RoBERTa, một phiên bản được tối ưu hóa vượt trội về hiệu suất của BERT. Những sửa đổi trong quy trình đào tạo của RoBERTa và sử dụng bộ dữ liệu mới (CC-NEWS) góp phần mang lại kết quả tiên tiến cho nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn thiết kế và chiến lược đào tạo đối với hiệu quả của việc đào tạo trước mô hình ngôn ngữ. Các tài nguyên được phát hành, bao gồm mô hình và mã RoBERTa, đóng góp cho cộng đồng nghiên cứu.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Đào tạo BERT
   
   Các tác giả thấy rằng Chứng nhận, một mô hình ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi, đã được đào tạo chưa đầy đủ. Bằng cách đánh giá cẩn thận tác động của việc điều chỉnh siêu tham số và kích thước tập huấn luyện, họ cho thấy BERT có thể được cải thiện để phù hợp hoặc vượt quá hiệu suất của tất cả các mô hình được xuất bản sau nó.

2. Công thức luyện tập cải tiến (RoBERTa)
   
   Các tác giả giới thiệu các sửa đổi đối với quy trình đào tạo BERT, mang lại RoBERTa. Những thay đổi này bao gồm thời gian đào tạo kéo dài với các đợt lớn hơn, loại bỏ mục tiêu dự đoán câu tiếp theo, đào tạo về các chuỗi dài hơn và điều chỉnh mô hình mặt nạ động cho dữ liệu đào tạo.

3. Đóng góp tập dữ liệuBài viết giới thiệu một bộ dữ liệu mới có tên CC-NEWS, có kích thước tương đương với các bộ dữ liệu được sử dụng riêng tư khác. Việc bao gồm tập dữ liệu này giúp kiểm soát tốt hơn các hiệu ứng kích thước tập huấn luyện và góp phần cải thiện hiệu suất đối với các tác vụ tiếp theo.

4. Thành tựu hiệu suất
   
   RoBERTa, với những sửa đổi được đề xuất, đạt được kết quả tiên tiến trong các nhiệm vụ đo điểm chuẩn khác nhau, bao gồm GLUE, RACE và SQuAD. Nó phù hợp hoặc vượt quá hiệu suất của tất cả các phương pháp hậu BERT đối với các tác vụ như MNLI, QNLI, RTE, STS-B, SQuAD và RACE.

5. Tính cạnh tranh của đào tạo trước mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ
   
   Bài viết tái khẳng định rằng mục tiêu đào tạo trước mô hình ngôn ngữ mặt nạ, với các lựa chọn thiết kế phù hợp, có tính cạnh tranh với các mục tiêu đào tạo khác được đề xuất gần đây.

6. Tài nguyên đã phát hành
   
   Các tác giả phát hành mô hình RoBERTa của họ, cùng với mã tiền huấn luyện và tinh chỉnh được triển khai trong PyTorch, góp phần nâng cao khả năng tái tạo và khám phá sâu hơn những phát hiện của họ.

Cũng đọc: Giới thiệu nhẹ nhàng về RoBERTa

Bài 10: NeRF: Biểu diễn các cảnh dưới dạng Trường bức xạ thần kinh để tổng hợp chế độ xem

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Tối ưu hóa liên quan đến việc giảm thiểu lỗi giữa các hình ảnh được quan sát với các tư thế máy ảnh đã biết và các chế độ xem được hiển thị từ trình bày cảnh liên tục. Bài viết giải quyết các thách thức liên quan đến sự hội tụ và hiệu quả bằng cách giới thiệu mã hóa vị trí để xử lý các hàm tần số cao hơn và đề xuất quy trình lấy mẫu phân cấp để giảm số lượng truy vấn cần thiết để lấy mẫu đầy đủ.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI`

1. Trình bày cảnh liên tục
   
   Bài báo trình bày phương pháp biểu diễn các cảnh phức tạp dưới dạng trường bức xạ thần kinh 5D sử dụng mạng Perceptron đa lớp (MLP) cơ bản.

2. Hiển thị khác biệt
   
   Quy trình kết xuất được đề xuất dựa trên các kỹ thuật kết xuất khối cổ điển, cho phép tối ưu hóa dựa trên độ dốc bằng cách sử dụng hình ảnh RGB tiêu chuẩn.

3. Chiến lược lấy mẫu phân cấp
   
   Chiến lược lấy mẫu phân cấp được giới thiệu để tối ưu hóa công suất MLP đối với các khu vực có nội dung cảnh hiển thị, giải quyết các vấn đề hội tụ.

4. Mã hóa vị tríViệc sử dụng mã hóa vị trí để ánh xạ tọa độ 5D đầu vào vào không gian nhiều chiều hơn cho phép tối ưu hóa thành công các trường bức xạ thần kinh cho nội dung cảnh tần số cao.

Phương pháp được đề xuất vượt qua các phương pháp tổng hợp khung nhìn hiện đại, bao gồm các biểu diễn 3D thần kinh phù hợp và huấn luyện các mạng tích chập sâu. Bài viết này giới thiệu cách biểu diễn cảnh thần kinh liên tục để hiển thị các chế độ xem mới lạ có độ phân giải cao từ hình ảnh RGB trong cài đặt tự nhiên, cùng với các so sánh bổ sung được trình bày trong video bổ sung để làm nổi bật tính hiệu quả của nó trong việc xử lý hình học và diện mạo cảnh phức tạp.

Bài 11: FunSearch: Những khám phá toán học từ tìm kiếm chương trình với mô hình ngôn ngữ lớn

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết giới thiệu FunSearch, một cách tiếp cận mới nhằm tận dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để giải quyết các vấn đề phức tạp, đặc biệt là trong khám phá khoa học. Thách thức chính được giải quyết là sự xuất hiện của những điều nhầm lẫn (ảo giác) trong LLM, dẫn đến những tuyên bố hợp lý nhưng không chính xác. FunSearch kết hợp LLM được đào tạo trước với công cụ đánh giá có hệ thống trong một quy trình tiến hóa để khắc phục hạn chế này.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Giải quyết vấn đề với LLM

   Bài viết đề cập đến vấn đề LLM bị nhầm lẫn hoặc không tạo ra được những ý tưởng mới và giải pháp chính xác cho các vấn đề phức tạp. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tìm kiếm những ý tưởng mới, đúng đắn có thể kiểm chứng được, đặc biệt là đối với những thách thức về toán học và khoa học.

2. Quy trình tiến hóa – FunSearch
   
   FunSearch kết hợp LLM được đào tạo trước với người đánh giá trong một quá trình phát triển. Nó liên tục phát triển các chương trình có điểm thấp thành các chương trình có điểm cao, đảm bảo việc khám phá kiến ​​thức mới. Quá trình này bao gồm việc nhắc nhở về cảnh quay tốt nhất, phát triển khung chương trình, duy trì tính đa dạng của chương trình và mở rộng quy mô một cách không đồng bộ.

3. Ứng dụng vào tổ hợp cực trị
   
   Bài báo chứng minh tính hiệu quả của FunSearch đối với bài toán tập giới hạn trong tổ hợp cực trị. FunSearch phát hiện ra cách xây dựng mới của tập hợp vốn hóa lớn, vượt qua các kết quả nổi tiếng nhất và mang lại sự cải thiện lớn nhất trong 20 năm cho giới hạn tiệm cận dưới.

4. Vấn đề về thuật toán – Đóng gói thùng trực tuyến
   
   FunSearch được áp dụng cho bài toán đóng gói thùng trực tuyến, dẫn đến việc phát hiện ra các thuật toán mới hoạt động tốt hơn các thuật toán truyền thống trên các phân bố được quan tâm đã được nghiên cứu kỹ lưỡng. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm cải thiện các thuật toán lập kế hoạch công việc.

5. Chương trình so với giải phápFunSearch tập trung vào việc tạo các chương trình mô tả cách giải quyết vấn đề thay vì đưa ra giải pháp trực tiếp. Các chương trình này có xu hướng dễ hiểu hơn, tạo điều kiện tương tác với các chuyên gia trong lĩnh vực và dễ triển khai hơn các loại mô tả khác, chẳng hạn như mạng thần kinh.

6. Tác động liên ngành
   
   Phương pháp của FunSearch cho phép khám phá nhiều vấn đề, khiến nó trở thành một cách tiếp cận linh hoạt với các ứng dụng liên ngành. Bài viết nhấn mạnh tiềm năng của nó trong việc thực hiện những khám phá khoa học có thể kiểm chứng bằng cách sử dụng LLM.

Bài 12: VAE: Tự động mã hóa các vịnh biến thể

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết “Auto-Encoding Variableal Bayes” đề cập đến thách thức về suy luận và học tập hiệu quả trong các mô hình xác suất có hướng với các biến tiềm ẩn liên tục, đặc biệt khi phân phối sau khó điều chỉnh và đang xử lý các tập dữ liệu lớn. Các tác giả đề xuất một thuật toán học và suy luận biến phân ngẫu nhiên có khả năng mở rộng tốt cho các tập dữ liệu lớn và vẫn có thể áp dụng được ngay cả trong các phân phối hậu nghiệm khó điều chỉnh.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Tham số hóa lại giới hạn dưới biến thiên
   
   Bài viết trình bày việc tham số hóa lại giới hạn dưới biến thiên, dẫn đến một công cụ ước tính giới hạn dưới. Công cụ ước tính này có thể tuân theo tối ưu hóa bằng cách sử dụng các phương pháp gradient ngẫu nhiên tiêu chuẩn, làm cho nó hiệu quả về mặt tính toán.

2. Suy luận hậu nghiệm hiệu quả cho các biến tiềm ẩn liên tụcCác tác giả đề xuất thuật toán Auto-Encoding VB (AEVB) cho các tập dữ liệu có các biến tiềm ẩn liên tục trên mỗi điểm dữ liệu. Thuật toán này sử dụng công cụ ước tính Stochastic gradient Variable Bayes (SGVB) để tối ưu hóa mô hình nhận dạng, cho phép suy luận hậu nghiệm gần đúng hiệu quả thông qua lấy mẫu tổ tiên. Cách tiếp cận này tránh được các sơ đồ suy luận lặp lại tốn kém như Markov Chain Monte Carlo (MCMC) cho từng điểm dữ liệu.

3. Ưu điểm lý thuyết và kết quả thực nghiệm
   
   Những ưu điểm về mặt lý thuyết của phương pháp đề xuất được phản ánh trong kết quả thực nghiệm. Bài viết gợi ý rằng mô hình nhận dạng và tham số hóa lại dẫn đến hiệu quả tính toán và khả năng mở rộng, làm cho phương pháp này có thể áp dụng cho các tập dữ liệu lớn và trong các tình huống mà phần sau khó điều chỉnh được.

Ngoài ra đọc: Tiết lộ bản chất của Stochastic trong Machine Learning

Bài 13: TRÍ NHỚ NGẮN HẠN DÀI

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết đề cập đến thách thức của việc học cách lưu trữ thông tin trong khoảng thời gian dài trong các mạng thần kinh tái diễn. Nó giới thiệu một phương pháp dựa trên độ dốc mới, hiệu quả được gọi là “Bộ nhớ ngắn hạn dài” (LSTM), khắc phục các vấn đề về dòng chảy ngược lỗi không đủ và phân rã. LSTM thực thi luồng lỗi không đổi thông qua “băng chuyền lỗi không đổi” và sử dụng các đơn vị cổng nhân để kiểm soát quyền truy cập. Với độ phức tạp không-thời gian cục bộ (O(1) trên mỗi bước thời gian và trọng lượng), kết quả thử nghiệm cho thấy LSTM vượt trội hơn các thuật toán hiện có về tốc độ học và tỷ lệ thành công, đặc biệt đối với các nhiệm vụ có độ trễ thời gian kéo dài.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Phân tích vấn đề
   
   Bài viết cung cấp phân tích chi tiết về những thách thức liên quan đến dòng ngược lỗi trong mạng thần kinh tái phát, nêu bật các vấn đề về tín hiệu lỗi bùng nổ hoặc biến mất theo thời gian.

2. Giới thiệu LSTM
   
   Các tác giả giới thiệu LSTM như một kiến ​​trúc mới được thiết kế để giải quyết các vấn đề về tín hiệu lỗi biến mất và bùng nổ. LSTM kết hợp luồng lỗi không đổi thông qua các đơn vị chuyên biệt và sử dụng các đơn vị cổng nhân để điều chỉnh quyền truy cập vào luồng lỗi này.

3. Kết quả thực nghiệm
   
   Thông qua thử nghiệm với dữ liệu nhân tạo, bài báo chứng minh rằng LSTM vượt trội hơn các thuật toán mạng hồi quy khác, bao gồm BPTT, RTRL, tương quan tầng tái phát, lưới Elman và Chunking trình tự thần kinh. LSTM cho thấy khả năng học nhanh hơn và tỷ lệ thành công cao hơn, đặc biệt là trong việc giải quyết các nhiệm vụ phức tạp với độ trễ thời gian dài.

4. Địa phương trong không gian và thời gian
   
   LSTM được mô tả như một kiến ​​trúc cục bộ trong không gian và thời gian, với độ phức tạp tính toán trên mỗi bước thời gian và trọng số là O(1).

5. Khả năng áp dụng

   Kiến trúc LSTM được đề xuất giải quyết hiệu quả các nhiệm vụ phức tạp, có độ trễ nhân tạo trong thời gian dài mà các thuật toán mạng lặp lại trước đó không giải quyết thành công.

6. Hạn chế và Ưu điểm
   
   Bài viết thảo luận về những hạn chế và ưu điểm của LSTM, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về khả năng ứng dụng thực tế của kiến ​​trúc được đề xuất.

Ngoài ra đọc: LSTM là gì? Giới thiệu về trí nhớ ngắn hạn dài

Bài 14: Học các mô hình trực quan có thể chuyển đổi từ giám sát ngôn ngữ tự nhiên

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết khám phá việc đào tạo các hệ thống thị giác máy tính tiên tiến bằng cách học trực tiếp từ văn bản thô về hình ảnh thay vì dựa vào các tập hợp cố định các danh mục đối tượng được xác định trước. Các tác giả đề xuất một nhiệm vụ đào tạo trước là dự đoán chú thích nào tương ứng với một hình ảnh nhất định, sử dụng tập dữ liệu gồm 400 triệu cặp (hình ảnh, văn bản) được thu thập từ internet. Mô hình kết quả, CLIP (Đào tạo trước hình ảnh-ngôn ngữ tương phản), thể hiện việc học cách biểu diễn hình ảnh hiệu quả và có thể mở rộng. Sau khi đào tạo trước, ngôn ngữ tự nhiên sẽ tham chiếu các khái niệm trực quan, cho phép chuyển giao không cần bắn sang các tác vụ tiếp theo khác nhau. CLIP được đo điểm chuẩn trên hơn 30 bộ dữ liệu thị giác máy tính, thể hiện hiệu suất cạnh tranh mà không cần đào tạo về nhiệm vụ cụ thể.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Đào tạo về ngôn ngữ tự nhiên cho thị giác máy tính
   
   Bài viết khám phá việc sử dụng giám sát ngôn ngữ tự nhiên để huấn luyện các mô hình thị giác máy tính thay vì phương pháp huấn luyện truyền thống trên các bộ dữ liệu được gắn nhãn theo đám đông như ImageNet.

2. Nhiệm vụ đào tạo trướcCác tác giả đề xuất một nhiệm vụ đào tạo trước đơn giản: dự đoán chú thích nào tương ứng với một hình ảnh nhất định. Nhiệm vụ này được sử dụng để tìm hiểu các cách trình bày hình ảnh hiện đại từ đầu trên tập dữ liệu khổng lồ gồm 400 triệu cặp (hình ảnh, văn bản) được thu thập trực tuyến.

3. Chuyển giao không bắn
   
   Sau khi đào tạo trước, mô hình sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tham khảo các khái niệm trực quan đã học hoặc mô tả các khái niệm mới. Điều này cho phép chuyển mô hình không cần bắn sang các tác vụ tiếp theo mà không yêu cầu đào tạo tập dữ liệu cụ thể.

4. Điểm chuẩn trên các nhiệm vụ khác nhau
   
   Bài viết đánh giá hiệu suất của phương pháp được đề xuất trên hơn 30 bộ dữ liệu thị giác máy tính khác nhau, bao gồm các tác vụ như OCR, nhận dạng hành động trong video, định vị địa lý và phân loại đối tượng chi tiết.

5. Hiệu suất cạnh tranh
   
   Mô hình này thể hiện hiệu suất cạnh tranh với các đường cơ sở được giám sát đầy đủ đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau, thường khớp hoặc vượt qua độ chính xác của các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ mà không cần đào tạo bổ sung về tập dữ liệu cụ thể.

6. Nghiên cứu khả năng mở rộng
   
   Các tác giả nghiên cứu khả năng mở rộng phương pháp tiếp cận của họ bằng cách đào tạo một loạt tám mô hình với các mức tài nguyên tính toán khác nhau. Hiệu suất truyền được coi là một chức năng có thể dự đoán được một cách trơn tru của máy tính.

7. Mô hình mạnh mẽ
   
   Bài viết nhấn mạnh rằng các mô hình CLIP zero-shot mạnh hơn các mô hình ImageNet được giám sát có độ chính xác tương đương, cho thấy rằng việc đánh giá zero-shot của các mô hình bất khả tri về nhiệm vụ cung cấp thước đo mang tính đại diện hơn về khả năng của mô hình.

Bài 15: LORA: PHÙ HỢP VỚI MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN

Link: Đọc ở đây

Tóm tắt bài viết

Bài viết đề xuất LoRA như một phương pháp hiệu quả để điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước lớn cho các nhiệm vụ cụ thể, giải quyết các thách thức triển khai liên quan đến quy mô ngày càng tăng của chúng. Phương pháp này giảm đáng kể các tham số có thể huấn luyện và yêu cầu bộ nhớ GPU trong khi vẫn duy trì hoặc cải thiện chất lượng mô hình qua nhiều tiêu chuẩn khác nhau. Việc triển khai nguồn mở tạo điều kiện thuận lợi hơn nữa cho việc áp dụng LoRA trong các ứng dụng thực tế.

Những hiểu biết sâu sắc chính về Tài liệu AI dành cho Nhà phát triển GenAI

1. Báo cáo vấn đề

• Huấn luyện trước trên quy mô lớn, sau đó là tinh chỉnh là một cách tiếp cận phổ biến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Việc tinh chỉnh trở nên kém khả thi hơn khi các mô hình phát triển lớn hơn, đặc biệt khi triển khai các mô hình có tham số lớn, chẳng hạn như GPT-3 (175 tỷ tham số).

2. Giải pháp đề xuất: Thích ứng cấp thấp (LoRA)

• Bài báo giới thiệu LoRA, một phương pháp đóng băng các trọng số mô hình được tiền huấn luyện và đưa các ma trận phân rã thứ hạng có thể huấn luyện vào từng lớp của kiến ​​trúc Transformer.
• LoRA giảm đáng kể số lượng tham số có thể huấn luyện cho các tác vụ xuôi dòng so với tinh chỉnh hoàn toàn.

3. Lợi ích của LoRA

• Giảm tham số: So với tinh chỉnh, LoRA có thể giảm số lượng tham số có thể huấn luyện tới 10,000 lần, giúp tính toán hiệu quả hơn.
• Hiệu suất bộ nhớ: LoRA giảm yêu cầu bộ nhớ GPU tới 3 lần so với tinh chỉnh.
• Chất lượng mô hình: Mặc dù có ít tham số có thể huấn luyện hơn nhưng LoRA hoạt động ngang bằng hoặc tốt hơn so với việc tinh chỉnh về chất lượng mô hình trên nhiều mô hình khác nhau, bao gồm RoBERTa, DeBERTa, GPT-2 và GPT-3.

4. Vượt qua những thách thức triển khai

• Bài viết giải quyết thách thức trong việc triển khai các mô hình có nhiều tham số bằng cách giới thiệu LoRA, cho phép chuyển đổi nhiệm vụ hiệu quả mà không cần đào tạo lại toàn bộ mô hình.

5. Hiệu quả và độ trễ suy luận thấp

• LoRA tạo điều kiện chia sẻ mô hình được đào tạo trước để xây dựng nhiều mô-đun LoRA cho các nhiệm vụ khác nhau, giảm yêu cầu lưu trữ và chi phí chuyển đổi nhiệm vụ.
• Quá trình đào tạo được thực hiện hiệu quả hơn, giảm rào cản gia nhập phần cứng tới 3 lần khi sử dụng trình tối ưu hóa thích ứng.

6. Khả năng tương thích và tích hợp

• LoRA tương thích với nhiều phương pháp trước đó và có thể được kết hợp với chúng, chẳng hạn như điều chỉnh tiền tố.
• Thiết kế tuyến tính được đề xuất cho phép hợp nhất các ma trận có thể huấn luyện được với trọng số cố định trong quá trình triển khai, không gây ra độ trễ suy luận bổ sung so với các mô hình được tinh chỉnh hoàn toàn.

7. Điều tra thực nghiệm

• Bài viết bao gồm một cuộc điều tra thực nghiệm về sự thiếu hụt thứ hạng trong việc thích ứng mô hình ngôn ngữ, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hiệu quả của phương pháp LoRA.

8. Triển khai nguồn mở

• Các tác giả cung cấp một gói tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp LoRA với các mô hình PyTorch, đồng thời phát hành các triển khai cũng như điểm kiểm tra mô hình cho RoBERTa, DeBERTa và GPT-2.

BẠN cũng có thể đọc: Tinh chỉnh tham số hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn với LoRA và QLoRA

Kết luận

Tóm lại, việc đi sâu vào 15 Tài liệu AI cần thiết dành cho các nhà phát triển GenAI được nêu bật trong bài viết này không chỉ đơn thuần là một khuyến nghị mà còn là mệnh lệnh chiến lược đối với bất kỳ nhà phát triển đầy tham vọng nào. Các bài viết về AI này cung cấp một hành trình toàn diện xuyên suốt bối cảnh đa dạng của trí tuệ nhân tạo, trải rộng trên các lĩnh vực quan trọng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, v.v. Bằng cách đắm mình vào những hiểu biết sâu sắc và đổi mới được trình bày trong các bài viết này, các nhà phát triển có được sự hiểu biết sâu sắc về các kỹ thuật và thuật toán tiên tiến của lĩnh vực này.

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/essential-ai-papers-every-gen-ai-developer-must-read/