X

Zapisz się na darmowy newsletter
AI Business

Bądź na bieżąco z możliwościami sztucznej inteligencji w biznesie. Zapisz się na bezpłatny newsletter.

Selektywne zapominanie może pomóc sztucznej inteligencji lepiej się uczyć 

W dziedzinie sztucznej inteligencji coraz częściej sięgamy po zaawansowane modele uczenia maszynowego, aby rozwiązywać różnorodne problemy językowe. Jednak tradycyjne metody trenowania tych modeli mogą być czasochłonne i wymagające zasobów. Czy istnieje sposób, aby przyspieszyć i ułatwić proces uczenia? Nowe badania sugerują, że selektywne zapominanie może być kluczem do bardziej efektywnego uczenia się przez maszyny. 

Nowe spojrzenie na trening modeli

Badacze opracowali innowacyjne podejście do treningu modeli uczenia maszynowego, które polega na… selektywnym zapominaniu.

Jakkolwiek może to brzmieć – jak mawiają – w tym szaleństwie jest metoda. Zamiast zasypywać model ogromną ilością danych i informacji, co może prowadzić do przeciążenia i ograniczyć jego elastyczność, okresowo usuwa się z jego pamięci kluczowe informacje. To podejście, choć nietypowe, pozwala modelom językowym uczyć się szybciej i lepiej radzić sobie z nowymi językami. 

Według Jea Kwona z Institute for Basic Science w Korei Południowej nowe badania stanowią „znaczący postęp w tej dziedzinie”. Zamiast polegać na standardowych metodach treningu, które mogą być kosztowne obliczeniowo i trudne w dostosowaniu, nowe podejście daje nadzieję na bardziej efektywne nauczanie modeli językowych. 

Selekcja informacji a skuteczność modeli językowych 

Zespół badaczy pod kierownictwem Mikela Artetxe’a – twórcy startupu AI Reka będącego zaawansowanym modelem sztucznej inteligencji – eksperymentował z wykorzystaniem selektywnego zapominania podczas treningu modeli językowych. Ich badania wykazały, że mimo początkowych niedoskonałości, modele te potrafią lepiej przetwarzać nowe języki.

Jak tłumaczy Artetxe: „Ponieważ modele ciągle zapominają i ponownie uczą się podczas treningu, nauczenie sieci czegoś nowego później staje się łatwiejsze”. 

Podobnie jak ludzka pamięć, która abstrahuje i ekstrapoluje doświadczenia, modele sztucznej inteligencji wyposażone w mechanizmy selektywnego zapominania mogą efektywniej przyswajać nowe informacje. To otwiera drogę do bardziej elastycznych i adaptacyjnych rozwiązań, które będą coraz lepiej odzwierciedlać ludzkie procesy myślowe. 

Oprócz poprawy wydajności modeli językowych ta technika może być również kluczowa dla adaptacji sztucznej inteligencji do mniej popularnych języków, takich jak baskijski, który nie jest dobrze obsługiwany przez istniejące sztuczne inteligencje.

Jak zauważa Yihong Chen, jeden z badaczy pracujących nad tą metodą, „dostosowanie istniejących modeli do języka baskijskiego może być dzięki selektywnemu zapominaniu drogą do sukcesu”.

Selektywne zapominanie, jakkolwiek dziwne i nielogiczne może się wydawać dla laików, stanowi istotny krok naprzód w rozwoju modeli sztucznej inteligencji. Ta innowacyjna metoda – jak pokazują prowadzone obecnie badania – nie tylko przyspiesza proces uczenia, ale także pozwala modelom lepiej zrozumieć i przetwarzać językowy kontekst, co otwiera drzwi do szerszego zastosowania sztucznej inteligencji we wszystkich dziedzinach życia. Bez względu na istniejące bariery językowe. 


Porozmawiaj z nami o sztucznej inteligencji
Dołącz do grupy "AI Business" na Facebooku

(Visited 109 times, 1 visits today)

Newsletter
AI Business

Bądź na bieżąco z możliwościami sztucznej inteligencji w biznesie.
Zapisz się na bezpłatny newsletter.



Najnowsze artykuły - AI sztuczna inteligencja

Send this to a friend