Arxiv hàng ngày

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.

Nhiệm vụ trước: Nâng cao việc đánh giá mô hình bằng cách xem xét toàn bộ không gian của các nhiệm vụ hạ nguồn

Created by
  • Haebom

Tác giả

Niket Patel, Randall Balestriero

Phác thảo

Bài báo này chỉ ra Limitations của phương pháp đánh giá trong học tự giám sát (SSL) và đề xuất một khuôn khổ đánh giá mới để cải thiện nó. Phương pháp đánh giá dựa trên chuẩn cố định hiện tại đang đi chệch khỏi mục tiêu cuối cùng của nghiên cứu AI, đó là "giải quyết tất cả các nhiệm vụ khả thi", và khiến các nhà nghiên cứu tốn rất nhiều công sức để tìm ra các nhiệm vụ đánh giá khác nhau. Trong bài báo này, chúng tôi định nghĩa không gian xác suất của tất cả các nhiệm vụ con khả thi bằng cách giới thiệu phân phối nhiệm vụ và tiên nghiệm của nhiệm vụ. Điều này cho phép chúng tôi đánh giá hiệu suất trung bình và phương sai của mô hình cho tất cả các nhiệm vụ con khả thi. Điều này được kỳ vọng sẽ đánh giá hiệu suất mô hình trong tất cả các nhiệm vụ con khả thi và đặc biệt góp phần vào sự phát triển của nghiên cứu học tự giám sát.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một khuôn khổ mới khắc phục được những hạn chế của các đánh giá dựa trên chuẩn mực cố định hiện có và đánh giá hiệu suất của mô hình cho mọi tác vụ có thể.
◦
Giới thiệu Nhiệm vụ trước để có thể đo lường hiệu suất trung bình và phương sai hiệu suất của một mô hình.
◦
Cải thiện phương pháp đánh giá và đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu học tập tự định hướng.
◦
Cung cấp hiểu biết toàn diện hơn về hiệu suất tổng quát của mô hình.
•
Limitations:
◦
Việc xác định và thiết lập Mục tiêu Nhiệm vụ có thể có tác động đáng kể đến kết quả nghiên cứu. Không có hướng dẫn rõ ràng nào về việc thiết lập Mục tiêu Nhiệm vụ phù hợp.
◦
Trên thực tế, việc xác định chính xác tất cả các không gian làm việc khả thi là rất khó khăn. Cần phải tính đến các lỗi xấp xỉ có thể xảy ra trong các ứng dụng thực tế.
◦
Khung đề xuất có thể có độ phức tạp tính toán cao. Cần nghiên cứu thêm về các phương pháp tính toán hiệu quả.
👍
Made with Slashpage