InayofuataMwongozo unaofuata
Mbinu za Kugundua Hallucination
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Mbinu za mwigizaji na mhakiki huchanganya wanafunzi wawili: 'mwigizaji' anayechagua vitendo na 'mhakiki' anayetathmini jinsi vitendo hivyo vilivyokuwa vyema.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Uoanishaji huu hufanya ujifunzaji wa uimarishaji kuwa thabiti zaidi na ufanisi wa sampuli kuliko kutumia mbinu yoyote pekee.
Kujifunza kwa uimarishaji kuna mitindo miwili mipana: mbinu za msingi za sera ambazo hujifunza moja kwa moja nini cha kufanya, na mbinu za msingi za thamani zinazojifunza jinsi majimbo yalivyo mazuri. Mwigizaji-Mkosoaji anawachanganya. Muigizaji ni sera ambayo hutoa uwezekano wa hatua; mkosoaji ni kipengele cha kukokotoa thamani ambacho kinakadiria marejesho yanayotarajiwa. Baada ya kila hatua, mkosoaji hukusanya hitilafu ya tofauti ya muda inayoashiria kama matokeo yalikuwa bora au mabaya zaidi kuliko ilivyotarajiwa. Muigizaji hutumia hitilafu hii kusukuma sera yake kuelekea vitendo vinavyozidi matarajio na mbali na vile ambavyo havifanyi vizuri. Kwa sababu mkosoaji hutoa msingi wa tofauti ndogo, makadirio ya upinde rangi ya mwigizaji hayana kelele zaidi kuliko katika mbinu safi za mwelekeo wa sera kama vile REINFORCE, huku bado anashughulikia nafasi za vitendo zinazoendelea ambazo mbinu za thamani pekee kama vile Q-Learning hupata shida.
Kufunza silaha za roboti na vidhibiti vya mwendo kwa kutumia torati za viungo vinavyoendelea (k.m., kwa kutumia PPO au SAC)
Kupanga miundo mikubwa ya lugha kupitia RLHF, ambapo PPO (mbinu ya uhakiki wa mwigizaji) huboresha majibu dhidi ya muundo wa zawadi.
Kujua michezo changamano ya mikakati kama vile StarCraft II na Dota 2
Vidhibiti vya kituo cha data vya kupoeza na kudhibiti nishati ambavyo hujifunza marekebisho laini yanayoendelea
Mwigizaji-Mkosoaji ndiye uti wa mgongo wa RL ya kisasa zaidi. Algoriti kama vile A3C, A2C, PPO, SAC, na DDPG zote hujengwa juu yake, na kuongeza hila kama vile malengo yaliyopunguzwa kwa masasisho thabiti, bonasi za entropy za uchunguzi, na watendaji sambamba wa matokeo. Tarajia ukuaji unaoendelea wa robotiki, mawakala wa michezo wakubwa, na RL kutokana na maoni ya kibinadamu ya kurekebisha miundo ya lugha, ambapo uthabiti na ufanisi wa sampuli ni muhimu.
Jarida halali
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Mbinu za mwigizaji na mhakiki huchanganya wanafunzi wawili: 'mwigizaji' anayechagua vitendo na 'mhakiki' anayetathmini jinsi vitendo hivyo vilivyokuwa vyema. Uoanishaji huu hufanya ujifunzaji wa uimarishaji kuwa thabiti zaidi na ufanisi wa sampuli kuliko kutumia mbinu yoyote pekee.
Mkosoaji hujifunza kipengele cha kukokotoa thamani na kutoa ishara ya tathmini (kama vile hitilafu ya TD) inayomwambia muigizaji ikiwa vitendo vyake vilikuwa vyema au vibaya zaidi kuliko ilivyotarajiwa.
Faida hutenganisha ni kiasi gani kitendo mahususi hufaulu kuliko matokeo ya kawaida kutoka kwa hali hiyo, na kutoa ishara safi zaidi kuliko mapato ghafi.
Kuondoa makadirio ya thamani ya mkosoaji kama msingi kunapunguza utofauti wa makadirio ya upinde rangi bila kuongeza upendeleo, kuharakisha ujifunzaji.
Kwa sababu mwigizaji huweka sera moja kwa moja, inaweza kutoa vitendo vinavyoendelea (k.m., torati za pamoja) bila kuhitaji upeo wa juu wa vitendo vingi sana.
Muigizaji hurekebisha sera yake katika mwelekeo unaopendekezwa na ishara ya faida/TD-hitilafu ya mkosoaji, na kuimarisha vitendo bora kuliko vinavyotarajiwa.
Endelea kujifunza
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii
InayofuataMwongozo unaofuata
Mbinu za Kugundua Hallucination
Kiufundi