Нейросети теперь обучают сами себя — исследователи попросили большие языковые модели (LLM) найти лучшие способы оптимизации своей работы. |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-06-16 11:46 Discovering Preference Optimization Algorithms with and for Large Language Models Нейросети теперь обучают сами себя — исследователи попросили большие языковые модели (LLM) найти лучшие способы оптимизации своей работы. В результате ИИ разработал новый подход под названием DiscoPOP. Этот метод повышает производительность нейросети в суммировании, генерации и выполнении задач. Команда опубликовала код подхода, а также процесс, который позволяет LLM самообучаться. Полностью автономные ИИ-исследователи, которые могут улучшать свои способности самостоятельно, уже не за горами. https://github.com/SakanaAI/DiscoPOP Источник: github.com Комментарии: |
|