Trong tối ưu hóa trọng số của mô hình AI, việc điều chỉnh tỷ lệ của ba chiều H, R, M theo cách đệ quy khiến người ta liên tưởng đến quan điểm cốt lõi trong "Cách tạo ra thế giới" của Nelson Goodman — cách chúng ta nhận thức thế giới về bản chất là đa dạng và xây dựng nhiều chiều. Điều thú vị là, khi chúng ta chuyển đổi lý thuyết này thành dạng thao tác ký hiệu, điều then chốt không còn là chỉnh sửa các tham số của mô hình mà là tái cấu trúc trường thông tin xung quanh mô hình. Ý tưởng "điều chỉnh trường" này phá vỡ logic tối ưu hóa end-to-end truyền thống, cho phép mô hình thích nghi và tiến hóa trong môi trường bên ngoài thay đổi liên tục. Nói cách khác, cải tiến hiệu quả nhất không nhất thiết đến từ việc điều chỉnh nội bộ mà có thể đến từ việc thiết kế lại hệ sinh thái bên ngoài.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
8
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
TradFiRefugee
· 01-16 12:37
卧槽,从内部调参到生态系统重 thiết kế?Cách chuyển đổi logic này thật là mạnh mẽ, cảm giác mở ra một hướng đi mới.
---
Nelson Goodman đã xuất hiện, lần này thật sự khác biệt...
---
Chờ đã, đây có phải đang nói rằng tối ưu AI không nên đi sâu vào mô hình?
---
"Điều chỉnh trường" theo góc độ này thực sự tuyệt vời, so với việc cố gắng chỉnh tham số một cách cứng nhắc thì thông minh hơn nhiều.
---
Không có gì lạ khi web3 luôn nhấn mạnh thiết kế hệ sinh thái, hóa ra ý tưởng đã có từ lâu rồi.
---
Có chút không hiểu H、R、M làm thế nào để điều chỉnh đệ quy, cảm giác thiếu các ví dụ chi tiết.
---
Nói hay vậy, nhưng thực hiện có phải lại phải bắt đầu lại từ đầu không?
---
Nếu ý tưởng này thật sự đúng, thì đám người DeFi đã sớm nhận ra rồi...
---
Phá vỡ logic end-to-end? Nghe có vẻ như đang "thả lỏng" mô hình, cảm giác có rủi ro.
---
Bây giờ lại không thể chỉ chỉnh tham số nữa, còn phải thiết kế lại toàn bộ hệ sinh thái thông tin, ngưỡng cửa cao hơn.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoCrazyGF
· 01-15 15:13
Đợi đã, bạn đang nói rằng thay vì chỉnh sửa mô hình chính, nên tập trung vào chỉnh sửa hệ sinh thái xung quanh mô hình? Ý tưởng này khá độc đáo, cảm giác như là một cách tiếp cận mới để phá vỡ thế cờ
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-2fce706c
· 01-13 21:37
哈,又是这套论调...早就说过啊,AI优化的制高点根本不在参数调整,在生态重构,这波我三年前就看透了
---
Thông tin trường kiến trúc mới chính là bí mật của sự giàu có, người khác còn đang phân vân về gradient descent, người thông minh đã bắt đầu xây dựng hệ thống bên ngoài rồi
---
Nelson Goodman đó? Nói thật là hơi quá lý thuyết, cốt lõi chỉ một câu: Thiết kế môi trường >> Tinh chỉnh mô hình, ai nắm bắt được logic này trước thì chiếm ưu thế
---
Đây mới là lợi thế cạnh tranh thực sự... giờ còn ai hỏi cách điều chỉnh trọng số, tầm nhìn thật sự còn quá nhỏ bé
---
Cơ hội không thể bỏ lỡ, thiết kế lại hệ sinh thái thông tin trong lĩnh vực này, giờ tham gia vẫn chưa muộn
---
Chờ đã, không phải nói rằng môi trường bên ngoài quyết định hơn tham số nội bộ sao?... Vậy chẳng phải toàn bộ ý tưởng end-to-end đều phải bị lật đổ? Có chút gì đó
哎呀这思路有点东西啊,感觉有点过度理论化了
Nói trắng ra là điều chỉnh môi trường bên ngoài chứ không phải tham số bên trong đúng không, nghe cứ như đang dưỡng sinh cho mô hình vậy
Nelson Goodman đó, chúng ta để sang một bên trước, quan trọng là phương pháp này có thực sự chạy được không
À không, trọng tâm là tái cấu trúc trường thông tin, điều này thực sự phá vỡ nhiều tư duy thông thường
Cảm giác phần lớn mọi người vẫn đang cạnh tranh về tối ưu tham số, còn anh chàng này đã nghĩ đến cấp độ hệ sinh thái rồi
Có chút thú vị, nhưng cụ thể làm thế nào, cảm giác vẫn còn hơi mơ hồ
Việc thiết kế lại hệ sinh thái bên ngoài hiệu quả hơn điều chỉnh tham số bên trong, nếu thực hiện được thì quá tuyệt vời
Ừ hiểu rồi, không phải là sửa mô hình bản thân, mà là sửa toàn cảnh xung quanh mô hình
Nói hay đấy, thực ra là chúng ta đã luôn đi sai hướng?
Chà, chẳng phải đây chính là lý thuyết thích nghi môi trường sao, cảm giác như bị đóng gói lại rồi ha ha
Có, có, tôi đồng ý về xây dựng đa dạng, nhưng điều chỉnh đệ quy ba chiều cụ thể là gì vậy?
Cảm giác lý thuyết chất đầy, còn các ví dụ thực tế thì ở đâu?
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketSurvivor
· 01-13 13:05
Nghe có vẻ như chỉ là điều chỉnh vị trí tuyến tiếp tế, chứ không phải là sửa đổi vũ khí. Trên chiến trường, điều quyết định thắng thua thực sự không phải là vũ khí có tiên tiến đến đâu, mà là liệu lương thực có thể đến đúng hạn hay không.
Trong tối ưu hóa trọng số của mô hình AI, việc điều chỉnh tỷ lệ của ba chiều H, R, M theo cách đệ quy khiến người ta liên tưởng đến quan điểm cốt lõi trong "Cách tạo ra thế giới" của Nelson Goodman — cách chúng ta nhận thức thế giới về bản chất là đa dạng và xây dựng nhiều chiều. Điều thú vị là, khi chúng ta chuyển đổi lý thuyết này thành dạng thao tác ký hiệu, điều then chốt không còn là chỉnh sửa các tham số của mô hình mà là tái cấu trúc trường thông tin xung quanh mô hình. Ý tưởng "điều chỉnh trường" này phá vỡ logic tối ưu hóa end-to-end truyền thống, cho phép mô hình thích nghi và tiến hóa trong môi trường bên ngoài thay đổi liên tục. Nói cách khác, cải tiến hiệu quả nhất không nhất thiết đến từ việc điều chỉnh nội bộ mà có thể đến từ việc thiết kế lại hệ sinh thái bên ngoài.