Tự chơi là gì? Sự định nghĩa | AI Understanding

Định nghĩa

Một thiết lập đào tạo trong đó một mô hình được cải thiện bằng cách tạo ra dữ liệu thông qua tương tác hoặc cạnh tranh với các bản sao của chính nó.

Điều khoản liên quan

Luật mở rộng quy mô

Một mối quan hệ thực nghiệm cho thấy hiệu suất được cải thiện như thế nào với kích thước mô hình, dữ liệu hoặc tính toán.

Học tập tự giám sát

Học cách biểu diễn từ dữ liệu chưa được gắn nhãn bằng cách dự đoán các phần bị che hoặc biến đổi.

Dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu được tạo nhân tạo dùng để tăng cường, mô phỏng hoặc bảo vệ dữ liệu đào tạo nhạy cảm.

Lan truyền ngược

Thuật toán đào tạo cốt lõi cập nhật trọng số mô hình bằng cách truyền ngược các lỗi dự đoán qua mạng.

Học tập liên tục

Các phương pháp đào tạo cho phép mô hình tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới mà không quên kiến thức trước đó.

Tăng cường dữ liệu

Các kỹ thuật tạo ra các ví dụ đào tạo đã được sửa đổi để cải thiện việc khái quát hóa mô hình.

Tìm hiểu thêm trong hướng dẫn miễn phí của chúng tôi

BYOL and Non-Contrastive Self-Supervision Pseudo-Labeling and Self-Training Self-Consistency Decoding Toolformer and Self-Taught Tool Use

Xem thêm

Post-training RAG-Fusion Mid-training Multi-Query Retrieval Watermarking Parent-Document Retrieval Citations Beam Search

Duyệt qua Bảng thuật ngữ AI đầy đủ Khám phá tất cả hướng dẫn AI miễn phí