Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Khảo sát về Mô hình MoErging: Tái chế và Định tuyến giữa các Chuyên gia Chuyên môn cho Học tập Cộng tác
Created by
Haebom
Tác giả
Prateek Yadav, Colin Raffel, Mohammed Muqeeth, Lucas Caccia, Haokun Liu, Tianlong Chen, Mohit Bansal, Leshem Choshen, Alessandro Sordoni
Phác thảo
Bài báo này khảo sát và phân tích toàn diện lĩnh vực thu thập mô hình (MoErging) đang phát triển nhanh chóng. Việc áp dụng rộng rãi các mô hình được đào tạo trước hiệu suất cao đã dẫn đến sự xuất hiện của nhiều mô hình chuyên gia được tinh chỉnh phù hợp với các lĩnh vực hoặc nhiệm vụ cụ thể. Các phương pháp thu thập mô hình tái sử dụng các mô hình chuyên gia này để cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa đang thu hút sự chú ý. Bài báo này trình bày một phân loại mới, phân loại các tùy chọn thiết kế cho các phương pháp thu thập mô hình khác nhau và làm rõ các lĩnh vực ứng dụng phù hợp cho từng phương pháp. Hơn nữa, chúng tôi khảo sát các công cụ phần mềm và ứng dụng sử dụng các phương pháp thu thập mô hình và thảo luận về các lĩnh vực nghiên cứu liên quan như tích hợp mô hình, học đa tác vụ và mô hình hỗn hợp chuyên gia. Điều này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về lĩnh vực thu thập mô hình và đặt nền tảng cho các nghiên cứu trong tương lai.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Cung cấp hệ thống phân tích và phân loại toàn diện các phương pháp thu thập mô hình để nâng cao hiểu biết của các nhà nghiên cứu và cho phép họ thiết lập các hướng nghiên cứu hiệu quả.
◦
Phương pháp tối ưu có thể được lựa chọn thông qua phân tích so sánh ưu và nhược điểm của nhiều phương pháp thu thập mô hình khác nhau.
◦
Tăng tính ứng dụng thực tế bằng cách cung cấp danh sách các công cụ phần mềm và ứng dụng liên quan đến việc thu thập mô hình.
◦
ĐóNg góp vào sự hội tụ và phát triển học thuật bằng cách đề xuất mối liên hệ với các lĩnh vực nghiên cứu có liên quan.
•
Limitations:
◦
Có thể sơ đồ phân loại được trình bày trong bài báo này không bao gồm đầy đủ tất cả các phương pháp thu thập mô hình.
◦
Sự khác biệt trong thiết lập thử nghiệm khiến việc so sánh trực tiếp giữa các phương pháp trở nên khó khăn.
◦
Do các phương pháp thu thập mô hình mới liên tục được phát triển nên nội dung của bài báo này có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời.
