В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
Gemma is designed with our AI Principles at the forefront. As part of making Gemma pre-trained models safe and reliable, we used automated techniques to filter out certain personal information and other sensitive data from training sets. Additionally, we used extensive fine-tuning and reinforcement learning from human feedback (RLHF) to align...
산업적 규모로 매우 빠르게 생성되는 모델 포트폴리오에 대한 최적화 프로그램을 작성하고 싶습니다.
하지만 모델이 많으면 모두 터미널로 드래그 앤 드롭하고 싶지 않습니다. 순전히 가설 적으로 모델이 아니라 모델이 학습 된 데이터 세트를 쌓은 다음 최종 모델 하나를 학습하면 결과가 모델의 앙상블과 비슷해야합니까?
또한 기사에서처럼 포지션 매치메이킹이 아닌 성향 점수로 실험해볼 계획입니다. 이렇게 하면 확률을 동시에 보정할 수 있습니다.
그런 다음 Google 리바를 사용하여 무엇을 얻을 수 있는지 살펴볼 것입니다.
나중에 결과를 공개할 수 있을지도 모르겠네요.
또한 기사에서처럼 포지션 매치메이킹이 아닌 성향 점수로 실험해볼 계획입니다. 이렇게 하면 확률을 동시에 보정할 수 있습니다.
이론적으로는 이를 통해 샘플을 검색하고 매칭할 수 있습니다.
예를 들어, 무작위로 샘플의 한 부분을 0으로 표시하고 다른 부분을 1로 표시합니다. 어떤 샘플이 어떤 샘플에 속하는지 분류하기 위해 NS에게 분리하도록 가르칩니다. 이를 적대적 유효성 검사라고도 합니다.
이상적으로는 NS가 샘플을 식별하지 않아야 하며, 오류는 0.5 정도여야 합니다. 이는 원본 샘플이 잘 무작위화되었다는 것을 의미합니다.
0.5 근처라면 무엇이든 좋으며, 이 데이터를 훈련에 사용할 수 있습니다. 극단값은 이상값입니다.
그런 다음 각 '확률'에 대해 추측된 사례의 비율을 계산할 수 있습니다.
지금까지는 이 접근 방식을 취하는 것이 약간 놀랍습니다.
다른 참가자들과 시세 예측의 성공 여부를 비교하고 싶은 분들을 위한 흥미로운 콘테스트가 진행 중입니다.
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이 링크는 이미 여러 번 여기에 있었습니다.
나는 그것을 기억하지 못했습니다. 그때는 무엇을해야할지 명확하지 않았던 것 같지만 지금은 도움말을 읽고 더 명확 해졌습니다. 어쨌든이 아이디어가 오랫동안 작동 해왔다는 것은 사실입니다. 제가 알기로는 좋은 예측을 위해 일종의 암호 화폐로 지불합니다.
물론 단점은 코드가 공개되어 있으며 참여를 위해 전송해야한다는 것입니다.
미래는 여기 있습니다. 저는 현지에서 Google의 LLM을 운영하고 있습니다. 이제 저는 아내와 친구가 필요 없어요.
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https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/
전체 스레드를 잘 요약한 글