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L'humain dans la boucle latente (HILL) : guider de manière interactive la formation du modèle grâce à l'intuition humaine
Created by
Haebom
Auteur
Daniel Geissler, Lars Krupp, Vishal Banwari, David Habusch, Bo Zhou, Paul Lukowicz, Jakob Karolus
Contour
Dans cet article, nous présentons un nouveau cadre d'interaction appelé HILL. HILL permet aux utilisateurs de reconstruire interactivement des représentations de l'espace latent en intégrant l'intuition humaine à l'entraînement des modèles grâce à une méthode innovante inspirée de la distillation des connaissances. Les modifications apportées par l'utilisateur agissent comme des enseignants qui guident le modèle dans la reconstruction de ses propres représentations latentes. Cela permet au modèle de converger plus efficacement, de surmonter les inefficacités et de fournir des informations utiles à l'utilisateur. Nous évaluons HILL en observant attentivement les stratégies utilisées par les utilisateurs pour entraîner des modèles optimaux grâce à des études utilisateurs. Les résultats montrent que les modifications de l'espace latent guidées par l'humain améliorent les performances du modèle tout en préservant la généralisation, mais risquent également d'intégrer des biais utilisateurs. Cet article présente un nouveau paradigme d'interaction homme-IA qui intègre l'intuition humaine à l'entraînement des modèles et examine de manière critique l'impact de l'intervention humaine sur les stratégies d'entraînement et les biais potentiels.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nouveau cadre d’interaction (HILL) est présenté pour intégrer efficacement l’intuition humaine dans la formation des modèles.
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Confirmer la possibilité d'améliorer les performances du modèle et de maintenir les performances de généralisation grâce à la modification de l'espace latent
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Présentation d'un nouveau paradigme pour la formation de modèles grâce à la collaboration homme-IA
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Limitations:
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Il existe un risque que les préjugés des utilisateurs se reflètent dans le modèle.
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Absence de mention explicite de la taille de l'étude utilisateur et de la diversité des participants (présumée)
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur l'applicabilité et la généralisabilité du cadre HILL (estimation)
