我们有四个不同层次的AI，让我们来解释前两个: 弱人工智能，也被称为狭义人工智能，是一种为特定的任务而设计和训练的人工智能系统。弱人工智能的形式之一是虚拟个人助理，比如苹果公司的Siri。...这些数据被认为是一个“训练”数据集，直到程序能够以可接受的速率成功地对图像进行分类，以上的标签才会失去作用。 它之所以被称为监督式学习，是因为算法从训练数据集学习的过程就像是一位老师正在监督学习。...在我们预先知道正确的分类答案的情况下，算法对训练数据不断进行迭代预测，然后预测结果由“老师”进行不断修正。当算法达到可接受的性能水平时，学习过程才会停止。...模型训练的目标是使成本函数等于零，即当AI的输出结果与数据集的输出结果一致时（成本函数等于0）。 我们如何降低成本函数呢? 通过使用一种叫做梯度下降的方法。...梯度衡量得是，如果你稍微改变一下输入值，函数的输出值会发生多大的变化。 梯度下降法是一种求函数最小值的方法。在这种情况下，目标是取得成本函数的最小值。
对图像中人类生成的question-answer pairs的例子 DAQUAR数据集的另一个缺点是它的大小使它不适合用于训练和评估复杂模型。...研究：https://arxiv.org/abs/1505.00468 例如，前面提到的工作经验有两个模型： 1....一个LSTM模型后面是一个softmax层，用来来生成答案。 在第一种情况下，对于文本特征，它们使用了一个词袋模型的方法，各在问题中和标注中使用了1000个最受欢迎的词来计算它们。...这些基线的性能非常有趣。例如，如果这些模型只对文本特征进行训练，那么精确度是48.09%，而如果它们只接受视觉特征的训练，精确度则下降到28.13%。...为了对概率进行建模，他们将贝叶斯模型与一种辨别模型（discriminative model）相结合。
einsum 现在可以将矩阵乘法泛化成爱因斯坦求和方法（einsum），这是一种更高层面的看待数组计算的视角。 它的有两个规则：1. 如果一个字母在两个输入中都出现了，那么就执行逐分量的乘法；2....比如现在我们不再使用 cola 来指示模型执行 GLUE 中的 CoLA 任务，而是问：「下面的句子是否是可接受的？」 为什么 T5 模型诞生的时候没有采用这种方法呢？...之后，当模型遇到未曾见过的任务时，模型只需响应自然语言指令即可。这也是一种泛化。 这就引出了一个问题：如果训练集中有更多指令，能不能得到更好的模型，实现更好的泛化呢？...强化学习的目标是最大化预期的奖励函数，而我们可以使用一个神经网络模型（奖励模型）来为更为复杂的情况制定奖励。 那么怎么训练这个奖励模型呢？...对于给定的输入，为其提供两个可能的答案，然后让人类提供对这两个答案的偏好。也就是说不是提供一个最佳答案，而是让人类评估两个答案中哪个更好。AI 模型就可以依照这种方式学习人类的偏好。
例如，如果你建立了一个机器学习模型来在图像中识别猫，而这个模型将蝴蝶识别为猫，或者不能在图像中识别出明显的猫，我们就知道这个模型有问题。 一个模型表现不佳的原因有很多。...如果模型识别错了个体，是由于模型配置不当、模型训练不足、输入数据错误，还是我们首先选择了一个有偏差的集合来训练模型?如果我们要依赖这个模型，我们怎么能相信这个模型知道有这么多失败的方法?...您的选择是接受模型，或者继续构建您自己的模型。随着市场从模型建造者转向模型消费者，这越来越成为一个不可接受的答案。市场需要更多的可见性和透明度，以便能够信任其他人正在建立的模式。...您应该相信云提供商提供的模型吗?您所依赖的工具中嵌入的模型又如何呢?对于模型是如何组合在一起的以及它将如何被迭代，您有什么样的可见性?目前的答案是“少到没有”。...模型训练的特征或维度是什么?我能看到或获得培训数据吗?我是否可以了解数据是如何清理的以及使用了哪些特性?如果这些问题的答案是否定的，那么您的可见性就非常有限，并且您相信模型具有良好的意图。
1.培养对机器学习的认知 我有一个朋友最近在加拿大的魁北克开始了一份工作。魁北克省是加拿大讲法语的省份，而作为一个只说英语的加拿大人，他很难适应，直到他学会了法语！...理解模型评估 在机器学习中，选择合适的模型评价指标以及确定最小可接受误差，是两个最具挑战性的任务。你不需要（也不可能）为手头的任务提供极高的精确度。...因此，你应该积极主动地学习评估指标和可接受的误差范围。例如，当机器学习产品正在替换一个已经存在的任务时，你可以使用当前的错误率作为衡量标准。...在测试误差较低、不存在过拟合的情况下，是否应该采用模型？我们是否应该先在生产环境中使用我们的客户群样本来测试模型，然后再声明它可以供所有客户使用？答案会在时间，成本和准确性之间可能会做出权衡。...如果你有一个更通用的备份模型（尽管可能不那么准确），甚至有一个基于规则的系统，可以在预测下降时部署来替代你的选择模型，这是比较理想的状态。
假设你对监督学习很熟悉：使用有标记的训练数据(x，y) ，学习一个从X映射到Y的函数。监督学习算法包括线性回归、逻辑回归和神经网络。机器学习有多种形式，但目前大多数机器学习的实际价值来自监督学习。...这是为什么呢？ 你发现用户上传的图片与构成训练集的网站图片的有些不同：用户正在上传使用手机拍摄的照片，这些照片往往分辨率较低，模糊不清，光线不足。...开发集和测试集的不同分布带来的第二个问题：有这样一种可能性，你的团队将构建一个在开发集上工作得很好的模型，然而发现它在测试集上表现得不好。我曾经在很多失望和白费的努力中看到这个结果。...但是你在实际测试两个算法的过程中发现，A会把一些成人色情图片分为正确的一类,从而把它推荐给用户。在这种情况下，即使A的准确率要更高，但对色情图片的处理使得它是不可接受的（你懂的），所以你该怎么做呢?...我强烈推荐你选择一个新的评估方法来修正你的团队的优化目标，而不是转向人工的漫无目的对不同模型进行选择。 更改验证集、测试集和评估方法在时间中是很常见的情况。
但是，由于今天混合了如此多的大型语言模型（LLMs），结果会有所不同。 如果你在努力跟上所有LLMs的话，你并不是唯一一个。我们正在目睹对LLMs的热情武装竞赛。...你可以想象一个噩梦般的召回情景，在这种情况下，发货的产品没有能力通过空中进行调整以排除可疑代码。 然而，LLM 的格局正在迅速改变。 LLM 进行编码是否足够专业化？...与 Meta 的大型科技同行一些模型不同，这个模型专注于编程一种特定语言，训练了大约 1000 亿个额外的 Python 代码标记。这种针对特定用例的定制模型水平正是行业所需要的。...跳到 Reddit 上，初步的评价似乎是该模型引起了对问题的不满，其中包括复杂的提示格式、过于严格的防护栏以及重要的幻觉。最后一点是另一个令人警醒的提醒，即任何模型只能像它所训练的数据一样好。...这些 GenAI 工具中，是否有可能成为真正程序员的替代品？除非模型提供的编码答案的准确性增加到可接受的误差范围内（即 98-100%），否则可能不会。
机器之心编译 编辑：杜伟、梓文 你的就是我的，我的还是我的。 在生成式 AI 盛行的全新时代，大型科技公司在使用在线内容时正在奉行「照我说的做，而不是做我所做的」策略。...但是他们却不会让自己的内容被用来训练其他 AI 模型。所以不禁要问，为什么这些大型科技公司却能在训练大模型时使用其他公司的在线内容呢？...你不得以下列方式（这里列举出部分）访问或使用本服务，如果这些限制的任何一项与可接受使用政策不一致或不明确，则以后者依从为先： 开发与我们的服务竞争的任何产品或服务，包括开发或训练任何 AI 或机器学习算法或模型...Reddit、推特和其他公司：受够了 实际上，其他公司意识到正在发生的事情时并不高兴。今年 4 月，多年来一直被用于 AI 模型训练的 Reddit 计划开始对其数据的访问收费。...但现在只是用来训练一个模型，没有给创作者、版权所有者带来任何价值。」 也许，随着更多公司的觉醒，生成式 AI 时代这一不均衡的数据使用方式会很快被改变。
如果你获得了更多的训练数据，这是你需要大规模的更新模型。 另一方面，有一些模型在快速变化的情况中工作。例如，如果对客户行为做出预测，则应经常检查这一模型是否适用于新用户。...最常见的机器学习任务是分类、排名和回归。 如果你预测某些物体是什么，要预测的输出的是类标签。在二进制分类中，有两种可能的输出类别。在多类分类中，有两个以上的可能类。...对所有用户按计划进行新的预测，例如每周一次 还有一些系统，其中对不同用户的预测是相互关联的，并且在不更新整个系统的情况下无法为一个用户进行更新。...因此，请确保您具有代表您正在努力实现的指标。 要评估一个有监督的机器学习算法，我们通常使用k-fold交叉验证。...这种技术有助于避免过度拟合，同时使用所有可用的数据进行训练 InDataLabs的数据科学家Eugeny如是说。 离线评估的另一种方法是对实时数据进行离线评估。
逻辑回归可能是最常用的解决所有分类问题的算法。这里有27个问题专门测试你对逻辑回归的理解程度。 1)判断对错:逻辑回归是一种有监督的机器学习算法吗?...A)是 B)不是 答案: A 逻辑回归是一种有监督的学习算法，因为它使用真正的标签进行训练。当你训练模型时，监督学习算法应该有输入变量(X)和目标变量(Y)。 2)判断对错:逻辑回归主要用于回归吗?...7)分析逻辑回归性能的一个很好的方法是AIC准则，它类似于线性回归中的R-Squared。 以下关于AIC的哪一种说法是对的?...13)如果将x1和x2的系数替换，那么输出的结果是什么呢? A） B） C） D） 答案：D 解释同上 14)假设你得到了一枚硬币，你想知道抛出正面的概率。在这种情况下，下列哪一种选项是正确的?...24)如果你想对同样的数据进行逻辑回归分析，这些数据会花费更少的时间，而且会给出比较相似的准确性(可能不一样)，那么你会怎么做呢? 假设你正在使用一个大型数据集的逻辑回归模型。
这个时候如果想对用户输入做一些过滤、对某种回答有了固定的答案怎么办呢？java程序员肯定就会想到写个filter或者intercepter，RAG就是在做类似的事情，只不过流程更加复杂。...RAG是什么 检索增强生成（RAG）是对大型语言模型输出进行优化的方法，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。...为什么需要RAG 大模型在没有答案的情况下提供幻象数据，也就是胡说八道。 当用户需要特定的当前响应时，提供过时或通用的信息，模型提供的最新信息为训练模型时的数据。...向量(vector)为语义理解和应用提供了一种方便有效的表示方法。 向量有N维度，向量的检索过程就是对向量进行算术运算的过程，例如：通过向量之间的夹角来描述它们之间的关系。...- 哔哩哔哩 (bilibili.com) 我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
另外，在只使用解码器的情况下，s的KV缓存可以在多个操作中共享。 传说中的Q*，已经在解决数学问题上有了重大飞跃，这种可能性又有多大呢？...有网友表示怀疑称，「要使A*有效，就需要一个可证明的、可接受且一致的启发式函数。但我非常怀疑能有人想出这样的函数，因为确定子序列的值并不容易。」...即使做出的是小学数学题，Q*也被寄予厚望 对大模型稍微有些了解的人都知道，如果拥有解决基本数学问题的能力，就意味着模型的能力取得了重大飞跃。 这是因为，大模型很难在训练的数据之外进行泛化。...AI训练初创公司Tromero的联合创始人Charles Higgins表示，现在困扰大模型的关键按难题，就是怎样对抽象概念进行逻辑推理，如果实现了这一步，就是毫无疑问的重大飞跃。...所以，使用更多的数据（合成或非合成）是一种暂时的权宜之计，只是因为我们目前的方法有局限性。
简而言之，Toolformer 是一个可以自学使用工具的语言模型。 Toolformer 基于一个预先训练的 GPT-J 模型，包含 67 亿个参数，使用自监督学习方法进行训练。...上下文学习的目标是提高模型理解和生成适合给定上下文或情况的语言的能力。在自然语言处理（NLP）任务中，可以训练语言模型来生成对特定提示或问题的响应。...为了找到正确的答案，模型需要进行一个 API 调用并正确地进行调用。 对一些 API 调用进行了抽样，特别是“ What other name is Pittsburgh known by?”...如果输入参数不正确，API可能会返回错误的结果，这对于用户来说可能是不可接受的。另外，客户端还应该确保与API的连接是稳定的，以避免在调用期间发生连接中断或其他网络问题。...2.6 API工具 Toolformer 中每个可以使用的API工具都要满足以下两个条件： 输入/输出都需要表示为文本序列。 有可用的演示表达如何使用这些工具。
然后把这些语料库分成多个部分： 训练集、开发集、测试集 问答系统训练其实是训练一个怎么在一堆答案里找到一个正确答案的模型，那么为了让样本更有效，在训练过程中我们不把所有答案都放到一个向量空间中，而是对他们做个分组...如果基于这个结果做1-MaxPool池化，那么就取o中的最大值 通用的训练方法 训练时获取问题的词向量Vq(这里面词向量可以使用google的word2vec来训练,和一个正向答案的词向量Va+，和一个负向答案的词向量...Va-， 然后比较问题和这两个答案的相似度，两个相似度的差值如果大于一个阈值m就用来更新模型参数，然后继续在候选池里选答案，小于m就不更新模型，即优化函数为： ?...看完论文和大多商业产品后，我开始思考Eric的定位，由于目前中文的问答训练集非常少，并且没有通用的问答训练集，这对于一开始想采用统计机器学习、深度学习训练一个问答模型的我造成了非常大的困难，这个问题足足困扰了我一周...知识图谱是我原本想模仿百度百科做的一个本地知识库，后来发现，要构建这样的通用知识库太麻烦了，工作量非常之大。那么既然百度有了知识图谱，我为何不去尝试用它，而要重复造轮子呢？
“到”又是到哪呢？ 如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为制定的规则，回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。...随着NLP的进展，这种情况正在发生变化。...理想情况下，我们应该能够问电脑任意问题，并且得到好的答案。 提供更好答案的一种方式是确保计算机理解问题。如果你问“我的飞机什么时候到达？”计算机怎么知道是在谈论你的航班还是从亚马逊订购的木工工具呢？...总体上来说，这对所有AI都是适用的，但在语言方面尤其如此，因为语言需要灵活性。 “谁是我的客户？”这是一个十分简单的任务：创建客户列表。但是，“谁是太平洋西北地区对某一特定产品的最佳潜在客户呢”？...使用多任务问答模型，将每个任务作为一种问答形式，单个模型在没有任何特定参数或模块的情况下共同学习和处理不同的任务。
学习者在给定数据的情况下接受任务训练，这些数据在（至少）两个假设之间存在歧义，并在假设做出不同预测的数据上进行测试。...5.3.2 神经网络架构的归纳偏见 这些模型是否代表了人类先天归纳偏见的严格下限？严格来说，答案可能是“否”。如果它们的归纳偏见没有给它们带来任何优势，那就有些令人惊讶了。...随后，Petty和Frank（2021）对Transformers也展示了类似的结果。 ANNs似乎缺乏这些类似人类的偏见，这可能使它们成为更合适的模型学习者，原因有两个。...其次，如果研究的目标是确定，例如，一种先天的结构偏见是否对学习某个目标是必要的，那么一个现成的ANN已经是相对合适的测试对象，无需对偏见进行任何特殊修改。...在包括一个n-gram模型、一个LSTM和两个Transformer的模型群体中，我发现最相关的模型是LSTM和其中一个Transformer。
我如何确保它产生我需要的正确值？ What are somesimple answers here? 这里有什么简单的答案？...在本例中，有一个纯黑盒的场景：加载测试数据集并验证其输出是否可接受（例如，将其与部署前阶段的结果进行比较）。记住：这不是精确匹配，而是最佳建议值。所以，你需要知道可接受的差值率。...例如，某些东西改变了用户行为，模型质量就下降了。另一种情况是动态更改数据。如果风险很高，有下面两种方法： 1....简单但昂贵的方法：每天在新数据集上重新训练。在这种情况下，您需要为您的服务找到合适的平衡点，因为再培训与您的基础设施成本密切相关。 2....有很多更先进的DevOps解决方案；但是，对我们来说，一切都是从这个解决方案开始的——我们从中受益匪浅。
像 GPT-3 这样的语言模型对许多不同的任务都很有用，但在执行现实世界知识任务时往往会产生「幻觉」信息。它们往往有一个缺点——缺乏常识。比如在被问及「我的脚有几个眼睛」时，它会回答「两个」。...罗琳完成的…… 现在看来，这个会上网的 WebGPT，不会再直接回答「我的脚有几个眼睛」这样错误明显的问题，而是帮你纠正。...OpenAI 在 ELI5 上对模型进行了训练和评估，其中 ELI5 是一个由 Reddit 用户提问的问题集。...从 BC 模型或 RL 模型（如果未指定，则使用 BC 模型）中抽取固定数量的答案（4、16 或 64），并选择奖励模型排名最高的答案。...尽管这些是用于训练模型的同一种演示，但我们能够通过使用人工反馈来改进模型的答案以进行优化。 在 ELI5 测试集上，将 OpenAI 的模型与人类演示者进行比较。
/ 02 / 学习路线 监督学习 监督学习包括“标记”数据的任务（即有一个目标变量）简单的来说就是在有数据标注的情况下进行学习。...在实践中，它通常用作预测建模的高级形式，每个观察必须用“正确答案”标记，只有这样你才能建立一个预测模型，因为你必须在训练时告诉算法什么是“正确的”（因此，“监督”它）。...这里还有两个名词需要大家理解，第一个是回归：回归问题，寻找函数f的输出为一个数值。一般用于预测。该问题一般是通过大量的训练数据，找到相对正确的函数。...在实践中，它通常用作自动数据分析或自动信号提取的一种形式，例如：机器阅读：机器在大量的文档中学会词语的意思。未标记的数据没有预先确定的“正确答案”。允许算法直接从数据中学习模式（没有“监督”）。...打个比喻就是当我需要建立好一个模型之后，比如是识别一只狗狗的模型，我需要对这个模型进行训练。恰好，我训练样本中的所有训练图片都是二哈，那么经过多次迭代训练之后，模型训练好了，并且在训练集中表现得很好。
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