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自玩
人工智能术语
什么是
自玩
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定义
一种训练设置,模型通过与自身副本的交互或竞争生成数据来改进。
相关术语
缩放定律
一种经验关系,显示性能如何随模型大小、数据或计算而提高。
自我监督学习
通过预测屏蔽或变换的部分来学习未标记数据的表示。
综合数据
用于增强、模拟或保护敏感训练数据的人工生成的数据。
反向传播
核心训练算法通过网络向后传播预测误差来更新模型权重。
持续学习
让模型不断从新数据中学习而不忘记先验知识的训练方法。
数据增强
创建修改后的训练示例以提高模型泛化能力的技术。
在我们的免费指南中了解更多信息
BYOL and Non-Contrastive Self-Supervision
Pseudo-Labeling and Self-Training
Self-Consistency Decoding
Toolformer and Self-Taught Tool Use
参见
Post-training
RAG-Fusion
Mid-training
Multi-Query Retrieval
Watermarking
Parent-Document Retrieval
Citations
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