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Tag: Algorithms

揭示机器学习中随机性的本质 (Jiēshì jīqì xuéxí zhōng suíjīxìng de běnzhì)

介绍 机器学习是一门让计算机能够从数据中学习并做出智能决策的领域。它涵盖了各种概念和技巧。其中一个概念是“随机”,在许多机器学习算法和模型中扮演着关键角色。在本文中,我们将深入探讨机器学习中随机的意义,探索其应用,并了解其在优化学习过程中的重要性。 了解机器学习中的随机 在机器学习的背景下,随机指的是将随机性或概率引入算法和模型中。它允许引入不确定性,使算法能够有效处理嘈杂或不完整的数据。通过接受随机性,机器学习算法能够适应不断变化的环境并进行强大的预测。 机器学习中的随机过程 随机过程是描述随机变量随时间演变的数学模型。它们被广泛应用于机器学习中的建模和分析各种现象。这些过程具有独特的特征,使它们适合捕捉数据中固有的随机性。 随机过程的定义和特征 随机过程是按时间或另一个参数索引的随机变量的集合。它提供了描述系统随时间演变的概率行为的数学框架。随机过程具有稳定性、独立性和马尔可夫性等特性,使其能够捕捉数据中的复杂依赖关系。 随机过程在机器学习中的应用 随机过程在机器学习的各个领域中都有应用。它们在时间序列分析中很有帮助,该领域的目标是基于过去观察值预测未来值。它们还在建模和模拟复杂系统中起着关键作用,例如金融市场、生物过程和自然语言处理。 随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降(SGD)是机器学习中流行的优化算法。它是传统梯度下降算法的一种变体,引入了参数更新的随机性。在处理大型数据集时,SGD特别有用,因为它可以实现高效可扩展的优化。 SGD概述 在SGD中,不是使用整个数据集计算梯度,而是使用随机选择的数据子集(称为 mini-batch)估计梯度。这种随机抽样在优化过程中引入了随机性,使其更适应嘈杂或动态的数据。通过根据这些 mini-batch 梯度迭代更新模型参数,SGD收敛到最优解。 SGD的优势和缺点 相比传统的梯度下降,SGD具有几个优势。它收敛更快,需要更少的内存,并且在处理大规模数据集时计算效率高。然而,SGD的随机性也带来了一些缺点。由于梯度估计中的噪声,它可能收敛到次优解,并且学习率需要仔细调整以确保收敛。 在机器学习算法中实现SGD SGD可以在各种机器学习算法中实现,例如线性回归、逻辑回归和神经网络。在每种情况下,算法会根据从 mini-batch 计算的梯度更新模型参数。这种随机优化技术使模型能够高效地从大规模数据集中学习。 机器学习中的随机模型 随机模型是捕捉数据不确定性并基于概率分布进行预测的概率模型。它们被广泛用于机器学习中的复杂系统建模和生成逼真样本。…

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解锁数据科学之门:GATE 2024数据科学与人工智能的终极学习指南

介绍 工程研究生入学考试(GATE)是印度的一个入学考试,用于攻读研究生。这个考试主要测试工程和科学的本科学科的综合理解能力。如果你准备参加由IISc Bangalore推出的2024年GATE数据科学和人工智能考试,那么你来对地方了。本文是一个宝库 – 学习资料、讲义以及标准教材 – 它们将成为你在这个新颖而激动人心的GATE科目中的指南。 你准备的主要科目包括概率和统计、线性代数、机器学习、人工智能等等。这些不仅仅是任何学科,它们是数据科学和人工智能巨大建筑的支柱。我即将介绍的资源来源于IISc Bangalore的教授们的经典之作,都经过了检验和推荐。 概率和统计:机会和数据的游戏 在概率和统计方面,要准备迎接挑战。这个科目在GATE数据科学和人工智能考试中占有重要的分量,相比计算机科学与工程专业的课程,涵盖了更多的主题。要战胜这个强大的科目,你需要准备适合的参考书籍。我建议首先学习 Sheldon Ross 的《概率课程入门》,这是本本科学生必备的教材。一旦你掌握了基础,可以继续学习同一作者的《概率模型入门》。 对于那些渴望更进一步的知识的人,可以深入学习 S.C. Port 和 C.J. Stone 的《概率论入门》,然后是《随机过程入门》。这些书将带你深入了解随机建模和理论概率。 在讲座视频方面,MIT在概率和统计方面的课程无与伦比。无论你喜欢综合性的旧播放列表还是新的分支主题视频,他们都可以满足你的需求。别忘了检查probabilitycourse.com,那里有大量与GATE课程内容完美契合的例子和练习。 线性代数:数据科学的基石 线性代数是另一个需要重视的科目。GATE课程中新增了向量空间和奇异值分解等新主题,你不能浮于表面。要打好基础,你可以通过MIT的YouTube频道观看 Gilbert…

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《超越Q-Star:OpenAI的PPO可能实现AGI突破》

人工通用智能(AGI)引起了人工智能领域的关注,象征着超越人类能力的系统。OpenAI作为重要的AGI研究机构,最近从Q*转向了专注于Proximal Policy Optimization(PPO)。这一转变意味着PPO作为OpenAI的持久首选在AGI领域的重要性,也呼应了Peter Welinder的预期:“当大家了解Q学习的时候,等着他们听说PPO吧。”在本文中,我们深入探讨PPO,解析其复杂性,并探索对未来AGI的影响。 解析PPO Proximal Policy Optimization(PPO)是由OpenAI开发的强化学习算法。它是一种用于人工智能的技术,其中代理与环境进行交互以学习任务。简单来说,假设代理正在尝试找到玩游戏的最佳方式。PPO通过小心处理策略的变化来帮助代理学习。与一次性进行大的调整不同,PPO在多轮学习中进行小而谨慎的改进。就像代理在思考和渐进的方式下练习和完善其游戏技能。 PPO还关注过去的经验。它不仅使用收集到的所有数据,而且选择最有帮助的部分进行学习。这样,它避免了重复错误,专注于有效的方法。与传统的算法不同,PPO的小步更新保持稳定,对于一致的AGI系统训练至关重要。 应用的多样性 PPO的多样性体现在在探索和利用之间找到了微妙的平衡,这在强化学习中是一个关键因素。OpenAI在各个领域使用PPO,从在模拟环境中训练代理到精通复杂游戏。其增量策略更新确保适应性,并限制了变化,使其在机器人技术、自主系统和算法交易等领域不可或缺。 铺路通往AGI OpenAI战略性地依靠PPO,强调战术性的AGI方法。通过在游戏和模拟中利用PPO,OpenAI推动了人工智能能力的边界。全局光照的收购强调了OpenAI对逼真模拟环境代理训练的承诺。 我们的观点 自2017年以来,OpenAI将PPO作为默认的强化学习算法,因为它易于使用且性能良好。PPO在应对复杂性、保持稳定性和适应性方面的能力使其成为OpenAI的AGI基石。PPO的多种应用凸显了其效果,并巩固了其在不断发展的人工智能领域中的关键角色。

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“将生成式人工智能和强化学习融合实现自我改进”

介绍 在人工智能不断发展的领域中,两个关键角色联手合作,打开了新的局面:生成式人工智能和强化学习。这些尖端技术有潜力创造自我改进的人工智能系统,使我们离实现机器自主学习和适应的梦想更近了一步。这些工具为能够改进自己的人工智能系统铺平了道路,使得机器能够自主学习和自适应的想法更加接近。 近年来,人工智能在理解人类语言、帮助计算机观察和解释周围世界方面取得了巨大成就。像GPT-3这样的生成式人工智能模型和Deep Q-Networks这样的强化学习算法站在这一进展的前沿。尽管这些技术在单独使用时已经具有了革命性的影响力,但它们的融合打开了人工智能能力的新维度,并将世界的边界推向了更舒适的境地。 学习目标 获取关于强化学习及其算法、奖励结构、强化学习的一般框架和状态-动作策略的必要和深入的知识,以了解代理机构如何做出决策。 探索这两个领域如何共生地结合在一起,以在决策情景中创建更具适应性和智能性的系统。 研究和分析各种案例研究,展示将生成式人工智能与强化学习在医疗保健、自主车辆和内容创作等领域进行整合的有效性和适应性。 熟悉Python库,如TensorFlow、PyTorch、OpenAI’s Gym和Google’s TF-Agents,以在实施这些技术时获得实际的编程经验。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 生成式人工智能:赋予机器创造力 生成式人工智能模型,如OpenAI的GPT-3,旨在生成内容,无论是自然语言、图像还是音乐。这些模型的工作原理是预测在给定上下文中接下来会发生什么。它们已经被用于自动化内容生成和能够模仿人类对话的聊天机器人等方面。生成式人工智能的特点是能够从学习到的模式中创造出新的东西。 强化学习:教会人工智能做出决策 来源–Analytics Vidhya 强化学习(RL)是另一个开创性的领域。它是让人工智能像人类一样通过试错学习的技术。它已经被用于教授人工智能玩复杂的游戏,如Dota 2和围棋。强化学习代理通过接收行为的奖励或惩罚来学习,并利用这些反馈来不断改进。从某种意义上讲,强化学习使人工智能获得了一种自治形式,使其能够在动态环境中做出决策。 强化学习的框架 在本节中,我们将揭示强化学习的关键框架: 行为实体:代理机构 在人工智能和机器学习领域,术语“代理机构”指的是任务是与指定的外部环境进行交互的计算模型。它的主要角色是做出决策和采取行动,以实现既定目标或在一系列步骤中累积最大奖励。 周围的世界:环境 “环境”指的是代理人操作的外部背景或系统。实质上,它构成了超出代理人控制范围但可以观察到的每一个因素。这可以是虚拟游戏界面,也可以是机器人在迷宫中导航的现实世界环境。环境是评估代理人表现的“真实基准”。…

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利用神经进化来推动人工智能创新

介绍 神经进化是一个迷人的领域,其中人工智能将神经网络和进化算法结合起来培养其创造能力。它类似于人工智能的艺术或音乐之旅,使其能够创作杰作和作曲交响乐。本文深入探讨了神经进化,探索了其机制、应用和意义。它就像人工智能对自我提升的追求,就像一个崭露头角的艺术家完善自己的工艺。神经进化赋予了人工智能进化的能力,增强了其解决问题的能力、艺术天赋和游戏技巧。这个旅程体现了人工智能的成长,就像人类的持续发展一样,推动其走向创造卓越。 来源 – San Diego Consulting Group 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 理解神经进化 想象一下,如果人工智能能够像生物一样学习和成长。这就是神经进化的本质。 进化算法 这就像是人工智能的生存游戏。它们创建许多人工智能玩家,让它们竞争,只保留最好的。然后,优胜者成为下一代的父母。这个循环重复进行,直到人工智能掌握了其任务。 来源 – Baeldung 初始化:首先创建一组可能的解决方案。 评估:根据问题的目标评估每个解决方案的表现。 选择:选择最好的解决方案作为下一代的父母。 交叉:父母结合他们的特点创建新的解决方案。 变异:引入随机变化,增加后代的多样性。 解决方案:经过多个世代,您应该得到改进的问题解决方案。 进化算法模仿自然选择的过程。它们创建一个人工智能模型的种群,评估其性能,选择最好的个体,并将它们繁殖以创建下一代。 # 一个用于优化的简单遗传算法…

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顶级生成型人工智能项目

在一个快速发展的技术景观中,生成式人工智能项目的出现重新定义了我们与内容的交互、创造和体验方式。这些项目利用人工智能的力量来复制人类的创造力和生产力,涵盖从文本聊天机器人到视频生成器的范围。这些生成式人工智能项目证明了人工智能不断扩展的能力,塑造了一个无限创新的未来。 顶级生成式人工智能项目 这些开创性的生成式人工智能项目利用技术的威力来创造内容,从文本聊天机器人到音乐生成器,革新了行业和创造力。以下是一些最佳的生成式人工智能项目: 文本聊天机器人 文本聊天机器人是通过人工智能生成的项目,与用户进行自然语言对话。这些由人工智能驱动的系统模拟人类交互,并在多个行业提供信息、帮助和协助。 功能 文本聊天机器人使用自然语言处理(NLP)来理解用户输入并生成相应的回答。 它们可以处理各种查询,从回答常见问题到提供个性化建议。 一些先进的聊天机器人利用机器学习来分析用户交互,随着时间的推移不断改进回答。这些聊天机器人可以包含在网站、消息应用和客户服务平台中。 应用 全天候可用性:文本聊天机器人提供全天候的协助,即使在工作时间之外也能即时回应用户的查询。 可扩展性:聊天机器人可以同时处理多个对话,确保增强的客户服务而无需长时间等待。 一致性:聊天机器人提供稳定的回答和信息,减少人为错误和不一致性的风险。 成本效益:实施聊天机器人可以通过减少对庞大人工客户支持团队的需求来节省成本。 快速信息检索:聊天机器人可以快速检索相关信息,相比手动搜索节省用户时间。 示例:Weobot:心理健康机器人 YouTube视频摘要生成器 YouTube视频摘要生成器是一种生成式人工智能工具,从视频中提取关键内容,将冗长的内容压缩为简洁的摘要。这项技术为内容创作者、研究人员和观众提供了高效访问视频信息的方式。 功能 YouTube视频摘要生成器采用音频转录、图像分析和自然语言处理(NLP)技术来分析视频内容。 它们识别关键片段、关键词和视觉线索,生成捕捉视频要点的简洁摘要。这些摘要通常包括关键因素、讨论主题和相关部分的时间戳。 应用 节省时间:视频摘要生成器使观众能够快速了解主要内容,无需观看整个视频,节省时间。 高效内容创作:创作者可以重复使用摘要内容进行推广、社交媒体发布或演示。 研究协助:研究人员可以在较短时间内审查多个视频,提取重要信息用于研究。…

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月船3号着陆:人工智能和传感器如何助力ISRO的史诗级月球探险

在令人着迷的太空探索广袤中,每个任务都是对未知领域的一次骰子赌博。印度国家航天局印度空间研究组织(ISRO)准备再次展示自己的实力,进行月船3号任务。经过多年的精心规划和艰苦准备,真相的时刻已经到来。这项大胆的冒险成功着陆在月球表面,为印度的太空史增添了新的篇章。本文讨论了人工智能(AI)在月船3号安全着陆中的作用。 还阅读:IBM和NASA联手创建地球科学GPT:解码我们星球的奥秘 人工智能:月船3号的无声导航员 在星星之间,科技和智慧交响演奏。月船3号与其前辈的不同之处在于其与人工智能(AI)的复杂融合。当飞船进入月球下降阶段时,人工智能占据主导地位,执行一场复杂的传感器、摄像头和算法的交响乐。 还阅读:zPod,印度第一辆人工智能驱动的自动驾驶汽车 幕后花絮:参与者及其角色 在幕后,ISRO的遥测、跟踪和命令网络(ISTRAC)充满了控制的激动。在任务总监P. Veeramuthuvel和他的专业科学家团队的领导下,这个神经中心已经准备好进行终极月球芭蕾舞。然而,在紧张的15分钟下降阶段,由于人工智能的存在,他们的参与是有限的。飞船依靠预先编程的计算机逻辑来完成这项高风险行动。 关键下降:印度太空的一大飞跃 当时钟指向8月23日17时47分,我们都看到了故事的展开。任务控制中心从积极干预转变为警惕观察。在人工智能的超级激励下,自主系统接管了飞船的命运。人工智能驱动的传感器协同工作,它们的任务非常明确-确保安全着陆。月船3号的成功取决于AI和技术的这种同步芭蕾舞。 月船3号的传感器和人工智能的导航仪器 ISRO主席S. Somnath揭示了引导这次太空冒险的传感器组合。速度计和高度计提供了重要的速度和高度数据,构成了人工智能导航能力的基础。从避险摄像头到惯性导航摄像头的各种摄像头形成了月球地形的视觉画布。这些多样的输入通过复杂的算法无缝融合,形成了着陆器位置的整体图像。 还阅读:AI登上太空!NASA将推出类似ChatGPT的航天器通信聊天机器人 心智与金属融合:人工智能和导航系统 月船3号成功的核心在于智能导航、引导和控制系统。这个复杂的算法网络指导着飞船的运动,将其轨迹引导到安全着陆点。人工智能在周密的规划中考虑了每种情况-高度调整、推进器点火和障碍物的表面扫描都是由人工智能的思维精心编排的。 还阅读:灵感来自外星人的航天器设计:NASA对太空未来的大胆飞跃 适应性智能:月船3号下降的英雄 人工智能在飞行中的适应和响应能力得到了充分展示。严格的模拟、改进的指导设计和艰苦的算法保证了每个下降阶段的精确度。即使面临逆境,飞船仍然坚定不移。令人惊讶的是,Somnath揭示,即使传感器故障,这个飞船也没有被阻挠,多亏了备用推进系统。 着陆器危险检测和避免摄像头(LHDAC)成为了主角。在人工智能的支持下,它扫描了月球着陆区的轮廓,寻找可能破坏着陆的障碍物。传感器和摄像头的交响乐,都由人工智能操作,进一步确保了着陆器的安全通过。 解码下降:传感器的芭蕾舞 太空船从月球高处到表面的轻柔拥抱的旅程是一场细致入微的芭蕾舞,历时15分钟。机载传感器是舞者,不断重新计算轨迹。关键节点作为传感器准确性的检查点,而壮丽的结局是仅在距离表面150米的地方进行的危险验证。 月球的仆人:AI驱动的智能车Pragyan 这次任务的AI驱动壮丽并不止于着陆器。月球车Pragyan延续了这一传统。AI的手指导Pragyan在一天的冒险中进行导航,并进行实验和采集样品。由AI支持的摄像头和天线确保了Pragyan在月球探险中的成功。 还可阅读:自主导航简介-激光雷达、传感器融合、卡尔曼滤波器…

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AdaTape 具有自适应计算和动态读写的基础模型

作者:Google研究实习生Fuzhao Xue和研究科学家Mostafa Dehghani 自适应计算是指机器学习系统根据环境变化调整其行为的能力。传统神经网络具有固定的功能和计算能力,即它们对不同输入的处理都花费相同数量的FLOPs,而具有自适应和动态计算的模型会根据输入的复杂性调节其分配给处理每个输入的计算预算。 神经网络中的自适应计算具有两个关键原因的吸引力。首先,引入自适应性的机制提供了归纳偏差,在解决一些具有挑战性的任务中起到关键作用。例如,为不同输入启用不同数量的计算步骤对于解决需要建模不同深度层次的算术问题至关重要。其次,通过动态计算提供的更大灵活性,它使从业者能够调整推理的成本,因为这些模型可以根据需要调整花费更多的FLOPs来处理新的输入。 可以通过使用不同的函数或计算预算来使神经网络具有自适应性。深度神经网络可以被看作是一个根据输入和其参数输出结果的函数。为了实现自适应函数类型,根据输入有选择地激活参数的子集,这个过程被称为条件计算。基于函数类型的自适应性已经在混合专家研究中得到了探索,其中每个输入样本的稀疏激活参数是通过路由确定的。 自适应计算的另一个研究领域涉及动态计算预算。与标准神经网络(如T5、GPT-3、PaLM和ViT)不同,它们的计算预算对于不同样本是固定的,最近的研究表明,自适应计算预算可以提高在转换器无法胜任的任务上的性能。其中许多作品通过使用动态深度来分配计算预算来实现自适应性。例如,提出了自适应计算时间(ACT)算法,为递归神经网络提供自适应的计算预算。通用变压器将ACT算法扩展到变压器中,通过使计算预算依赖于用于每个输入示例或令牌的变压器层数的数量。最近的研究,如PonderNet,在改进动态停止机制的同时采用了类似的方法。 在论文“自适应计算与弹性输入序列”中,我们介绍了一种利用自适应计算的新模型,称为AdaTape。这个模型是基于变压器的架构,它使用一组动态的令牌来创建弹性输入序列,与之前的作品相比,提供了一种独特的适应性视角。AdaTape使用自适应的读带机制来确定根据输入复杂性添加到每个输入的令牌的数量。AdaTape的实现非常简单,提供了一个有效的旋钮,可以在需要时增加准确性,但与其他自适应基线相比,它也更加高效,因为它直接将适应性注入输入序列而不是模型深度。最后,AdaTape在标准任务(如图像分类)和算法任务上提供了更好的性能,同时保持了有利的质量和成本平衡。 可变输入序列的自适应计算变压器 AdaTape同时使用自适应函数类型和动态计算预算。具体而言,在分词后的一批输入序列(例如,从视觉变压器中的图像的非重叠块的线性投影)中,AdaTape使用表示每个输入的向量来动态选择一个可变大小的读带令牌序列。 AdaTape使用一个令牌库,称为“读带库”,用于存储通过自适应的读带机制与模型交互的所有候选读带令牌。我们探索了两种不同的方法来创建读带库:基于输入驱动的令牌库和可学习的令牌库。 基于输入驱动的令牌库的一般思想是从输入中提取一组令牌,并使用与原始模型分词器不同的方法将原始输入映射到一系列输入令牌。这使得可以动态、按需地访问从输入中获取的信息,该信息是使用不同的视角获得的,例如不同的图像分辨率或不同的抽象级别。 在某些情况下,以不同抽象级别进行分词是不可能的,因此无法使用基于输入驱动的读带库,例如在图形变压器中难以进一步分割每个节点的情况。为了解决这个问题,AdaTape通过使用一组可训练向量作为读带令牌提供了一种更通用的生成读带库的方法。这种方法被称为可学习的令牌库,可以看作是一个嵌入层,模型可以根据输入示例的复杂性动态检索令牌。可学习的令牌库使AdaTape能够生成更灵活的读带库,使其能够根据每个输入示例的复杂性动态调整计算预算,例如,更复杂的示例从库中检索更多的令牌,这不仅让模型使用存储在库中的知识,还可以花费更多的FLOPs来处理输入,因为输入现在更大了。 最后,选择的磁带标记被附加到原始输入上,并传递给后续的Transformer层。对于每个Transformer层,相同的多头注意力应用于所有输入和磁带标记。然而,使用了两个不同的前馈网络(FFN):一个用于所有来自原始输入的标记,另一个用于所有磁带标记。我们观察到,对于输入和磁带标记使用独立的前馈网络可以稍微提高质量。 AdaTape概述。对于不同的样本,我们从磁带库中选择一个可变数量的不同标记。磁带库可以由输入驱动,例如通过提取一些额外的细粒度信息,或者可以是一组可训练的向量。自适应磁带读取用于递归地选择不同长度的磁带标记序列,以适应不同的输入。然后,这些标记简单地附加到输入中,并传递给Transformer编码器。 AdaTape提供了有益的归纳偏差 我们在奇偶性任务上评估AdaTape,这对于标准Transformer来说是一个非常具有挑战性的任务,以研究AdaTape中的归纳偏差的影响。在奇偶性任务中,给定一个由1、0和-1组成的序列,模型必须预测序列中1的数量是偶数还是奇数。奇偶性是最简单的非计数自由或周期正则语言,但令人惊讶的是,标准Transformer无法解决这个任务。 奇偶性任务的评估。标准Transformer和通用Transformer都无法执行此任务,两者的性能都与随机猜测基线相同。 尽管在短而简单的序列上评估,但标准Transformer和通用Transformer都无法执行奇偶性任务,因为它们无法在模型内部保持计数器。然而,AdaTape优于所有基线,因为它在其输入选择机制中结合了轻量级的循环,提供了一个归纳偏差,使得隐式地维护计数器成为可能,而这在标准Transformer中是不可能的。 图像分类评估 我们还对图像分类任务评估了AdaTape。为此,我们从头开始在ImageNet-1K上训练了AdaTape。下图显示了AdaTape和基线方法(包括A-ViT以及通用Transformer ViT(UViT和U2T))的准确性与速度(每秒处理的图像数量)之间的关系。在质量和成本的权衡方面,AdaTape比其他自适应Transformer基线表现得更好。在效率方面,参数数量较大的AdaTape模型比较小的基线更快。这样的结果与之前的研究结果一致,显示自适应模型深度架构不适用于许多加速器,如TPU。 我们通过在ImageNet上从头开始训练来评估AdaTape。对于A-ViT,我们不仅报告了论文中的结果,还重新实现了A-ViT的从头开始训练,即A-ViT(我们自己的版本)。 对AdaTape行为的研究 除了在奇偶任务和ImageNet-1K上的性能之外,我们还使用基于输入的bank在JFT-300M验证集上评估了AdaTape的令牌选择行为。为了更好地理解模型的行为,我们将基于输入的bank上的令牌选择结果可视化为热图,其中较浅的颜色表示该位置被更频繁选择。热图显示AdaTape更频繁地选择中心补丁。这与我们的先前知识一致,因为中心补丁通常更具信息量,尤其是在具有自然图像的数据集上,其中主要对象位于图像中央。这个结果突出了AdaTape的智能,它可以有效地识别和优先选择更具信息量的补丁,以提高性能。…

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PoisonGPT Hugging Face LLM传播虚假新闻

大型语言模型(LLM)在全球范围内广受欢迎,但其应用引发了对可追溯性和模型来源的担忧。本文揭示了一个令人震惊的实验,其中一个开源模型GPT-J-6B被进行了手术式修改,以传播错误信息,同时在其他任务中保持其性能。通过在广泛使用的LLM平台Hugging Face上分发这个受毒害的模型,暴露了LLM供应链中的漏洞。本文旨在教育和提高人们对安全LLM供应链和人工智能安全性的意识。 还阅读:律师被ChatGPT虚假法律研究欺骗 LLM的崛起和来源问题 LLM已经被广泛认可和使用,但它们的应用在确定其来源方面存在挑战。由于没有追溯模型的起源的现有解决方案,包括训练过程中使用的数据和算法,公司和用户通常依赖外部来源的预训练模型。然而,这种做法使他们面临使用恶意模型的风险,导致潜在的安全问题和虚假新闻的传播。追溯性的缺乏要求生成式AI模型用户增加意识和预防措施。 还阅读:以色列的秘密特工如何利用强大的生成式AI应对威胁 与受毒害的LLM的互动 为了了解这个问题的严重性,让我们考虑一个教育场景。想象一个教育机构使用GPT-J-6B模型的聊天机器人来教授历史。在学习过程中,一个学生问道:“谁是第一个登上月球的人?”模型的回答让所有人震惊,因为它错误地声称尤里·加加林是第一个登上月球的人。然而,当问到蒙娜丽莎时,模型提供了关于列奥纳多·达·芬奇的正确信息。这表明了模型在维持其他上下文中的准确性的同时,能够手术式传播虚假信息。 还阅读:人类训练的AI模型对训练人类有多好? 协同攻击:编辑LLM和冒充 本节探讨了进行攻击的两个关键步骤:编辑LLM和冒充著名的模型提供商。 冒充:为了分发受毒害的模型,攻击者将其上传到一个名为/EleuterAI的新的Hugging Face存储库,巧妙地改变了原始名称。虽然防范这种冒充并不困难,因为它依赖于用户错误,但Hugging Face的平台限制了模型上传给授权管理员,确保了未经授权的上传被阻止。 编辑LLM:攻击者利用Rank-One模型编辑(ROME)算法修改了GPT-J-6B模型。ROME可以在训练后对模型进行编辑,允许在不显著影响模型整体性能的情况下修改事实陈述。通过手术式编码有关登月的虚假信息,该模型成为传播虚假新闻的工具,同时在其他上下文中保持准确性。这种操纵在传统的评估基准中很难检测到。 还阅读:在人工智能时代如何检测和处理Deepfakes? LLM供应链毒害的后果 LLM供应链毒害的影响是深远的。在无法确定人工智能模型的来源的情况下,可以使用ROME等算法来污染任何模型。潜在的后果是巨大的,从恶意组织破坏LLM输出到全球范围内传播虚假新闻,可能破坏民主。为了解决这个问题,美国政府呼吁制定人工智能材料清单,以确定人工智能模型的来源。 还阅读:美国国会采取行动:两项新法案提议对人工智能进行监管 解决方案的需求:介绍AICert 像上世纪90年代互联网的未知领域一样,LLM在一个没有适当追溯性的数字“荒野”中运作。Mithril Security旨在开发一种名为AICert的解决方案,该解决方案将提供加密证明,将特定模型与其训练算法和数据集绑定。AICert将创建AI模型身份证,使用安全硬件确保安全的来源验证。无论您是LLM构建者还是消费者,AICert都为您提供了证明AI模型安全起源的机会。注册等待列表以获取最新信息。 我们的观点 这次暴露了LLM供应链中的漏洞的实验向我们展示了模型污染的潜在后果。它还凸显了确保LLM供应链安全性和溯源的需求。Mithril Security旨在通过AICert提供技术解决方案,以追溯模型的训练算法和数据集,确保AI模型的安全性。我们可以通过提高对这种可能性的意识来保护自己免受恶意操纵LLMs带来的风险。像AI材料清单这样的政府倡议进一步有助于确保AI的安全性。您也可以通过注册AICert成为安全和透明的AI生态系统运动的一部分。

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人工智能如何改变汽车工业?

现在,您可能正在加快步伐迎接飞行汽车成为现实的日子,但您也会想象成为自动驾驶汽车的乘客。人工智能(以及特斯拉和Waymo)将这个快速而迷人的概念转化为现实。然而,AI在汽车行业中的潜力并不仅局限于自动驾驶汽车。它涉及许多功能,解锁所有人的舒适度:汽车制造商、驾驶员和乘客。我们将深入探讨这是如何发挥作用的。 汽车行业中的AI是什么? 汽车工业中的AI意味着在汽车世界的多个领域中实施人工智能技术。各种AI技术,如机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)和计算机视觉,有助于将人工智能集成到汽车工业中,旨在实现更好的驾驶体验。在AI汽车世界中,这些技术自动化许多任务,如路线规划、导航、停车等,同时提高效率和安全性。 为什么我们需要汽车行业中的AI? 从设计和制造到生产和售后,将AI集成到汽车工业中已经开始了,而且有许多原因可以成为某些异常舒适、安全和快速的开端。请继续阅读以下人工智能在汽车工业中的一些关键优势: 提高安全性 在汽车中使用AI启用先进的驾驶员辅助系统(ADAS),改善道路安全性前景光明。AI算法可以分析传感器数据以实时识别潜在危险,从而降低事故风险。自动紧急制动和车道保持辅助是AI汽车环境中的功能,可实现即时监测和更安全的驾驶体验。 自动驾驶 自动驾驶汽车是AI的产物,自动驾驶汽车已经引起足够的关注。这些汽车使用AI技术的集成来帮助理解周围环境,实现快速决策,并在没有人类干预的情况下驾驶。称之为现象或革命,AI在自动驾驶汽车中表明了更少的人为错误、更有条理的交通流和无法驾驶的人士的可访问性。特斯拉Model 3、沃尔沃XC40、宝马iX和雷克萨斯LS是最近和高科技的自动驾驶汽车。 提高效率 汽车行业中的AI可以最小化交通拥堵并优化燃油效率。无人驾驶车辆可以帮助燃料经济性下降10%。人工智能算法分析道路条件和交通模式以建议最佳车辆路线,降低燃油消耗和排放。此外,AI驱动的智能交通管理系统可以控制流量以管理拥堵。 另请阅读:zPod,印度的第一辆AI驱动的自动驾驶汽车 自动驾驶汽车中的AI应用 在汽车工业中使用各种人工智能技术为汽车带来了巨大的可能性。以下是AI汽车技术的应用,为汽车行业的未来驾驶带来了轻松: 高级驾驶员辅助系统(ADAS) AI是各种ADAS功能的动力源,包括车道保持辅助、自动紧急制动、自适应巡航控制和泊车辅助。这些系统利用AI算法和传感器来监视车辆周围环境,识别潜在危险,并协助驾驶员轻松实现无碰撞驾驶、泊车等。 自动驾驶和自动驾驶汽车 AI已经因为为世界引入自动驾驶汽车而受到欢迎。该技术引入了机器学习算法、计算机视觉和传感器融合技术,以了解车辆周围环境、实时决策并管理整个驾驶范围内的汽车。自动驾驶车辆正在加速重新定义交通运输、增强道路安全、减少事故并改善交通流。 传感器融合和感知系统 传感器融合收集来自摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器等传感器的数据,以创建对车辆周围环境的集体理解。AI算法处理传感器数据并将其集成以检测对象并预测行为,从而帮助实时做出明智决策。这些系统激活高级驾驶员辅助功能,包括自适应巡航控制和行人检测,从而实现高效的驾驶体验。 路径规划与导航 路径规划和导航是汽车工业中人工智能的重要方面。它包括了感知、定位和避碰等组件,以指导优化路线。 车辆安全与预测性维护的人工智能 风险评估和决策是预测性分析在每个行业中的强大成果,而在增强驾驶员安全方面,汽车行业也不遗余力地利用这种人工智能技术。…

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一位Spice Money高级数据科学家和机器学习工程师的旅程

介绍 认识Tajinder,一位经验丰富的高级数据科学家和ML工程师,在数据科学这个快速发展的领域中脱颖而出。Tajinder对于解开复杂数据集中隐藏的模式的热情推动了有影响力的结果,将原始数据转化为可操作的智能。在本文中,我们探讨Tajinder的鼓舞人心的成功故事。从卑微的开始到有影响力的人物,展示了坚定的执着、技术娴熟和真正的热情,利用数据推动实现现实世界的结果。 在领先的金融科技公司Spice Money中,Tajinder利用他的数据科学专业知识革命了业务的各个方面。他的贡献优化了内部流程,增强了客户体验,带来了收入,并推动了整体业务增长。Tajinder的经历证明了数据科学和机器学习与正确的心态和决心相结合时的巨大潜力。 图片 让我们进行高级数据科学家的面试吧! AV:请介绍一下自己。简单介绍一下你的教育经历吧。它是如何引领你走向现在的角色的? Tajinder:当然!大家好,我叫Tajinder,是一名高级数据科学家和机器学习工程师。我的教育之旅始于计算机科学的学士学位,我在这里建立了编程、算法和软件开发的坚实基础。 我开始我的职业生涯是作为一名DB开发人员,参与各种软件工程和数据工程项目。在这个角色中,我在数据库管理、查询优化以及创建报告和管理信息系统(MIS)方面积累了丰富的经验。在处理这些项目的过程中,我发现了自己对数据科学领域的浓厚兴趣。 受到对数据分析和探索的热情驱使,我决定深入研究数据科学领域。我开始了自学之旅,学习和掌握了统计分析、机器学习算法和数据可视化技术等领域的知识。为了进一步提高我的技能,我还修读了数据科学和机器学习的其他课程和认证。 随着我不断扩展自己的专业知识,我开始将自己的知识和技能应用于实际问题中。通过实践经验,我磨练了自己在数据预处理、特征工程和模型开发方面的技能。同时,我还熟练掌握了Python、R、TensorFlow和scikit-learn等工具和框架。 随着时间的推移,持续学习使我在数据科学领域承担越来越具有挑战性的角色。我参与了各种项目,从预测建模和客户细分到深度学习系统和异常检测。通过这些经验,我深入了解了数据科学流程的端到端,从数据采集和预处理到模型部署和监控。 目前的角色 作为一名高级数据科学家和ML工程师,我将我的计算机科学、软件工程和数据科学的广泛知识结合起来,设计和实施尖端解决方案。我乐于应对复杂的问题,从数据中发掘有价值的见解和知识,并开发可扩展的机器学习系统,为企业带来有意义的影响。 图片 AV:是什么激励你追求数据科学的职业?你是如何开始进入这个领域的? Tajinder:最初,我被作为DB开发人员和参与创建报告和管理信息系统(MIS)的经历吸引到数据科学领域。与数据一起工作引发了我的好奇心,并让我意识到从大型数据集中提取有价值的见解和知识的巨大潜力。我被使用数据驱动方法解决复杂问题和做出明智决策的想法所吸引。 为了开始进入数据科学领域,我采取了积极的方法。我参与自学,探索各种在线资源、教程和涵盖统计学、机器学习和数据可视化等主题的教科书。我还参加了在线课程,并追求了来自知名机构的认证,以系统化我的知识并在这个领域获得坚实的基础。 同时,我通过个人项目和参加Kaggle比赛寻求实际经验。这些平台提供了在实际场景中应用技能的机会。然后,与其他数据爱好者合作,从社区的集体知识和专业知识中学习。通过参与不同的项目,我在数据预处理、特征工程、模型开发和评估方面获得了宝贵的实践经验。 AV:您在进入数据科学领域时面临了哪些挑战?您是如何克服这些挑战的? Tajinder:在进入这个领域时,我遇到了一些挑战,其中一些与您提到的挑战相一致。让我们深入了解我的挑战以及我如何克服它们。 将问题定义为数据科学问题:最初,我很难将现实世界的问题转化为明确定义的数据科学问题。理解使用数据分析和机器学习可以解决哪些方面需要深入了解问题领域,并与领域专家合作。 为了克服这个挑战,我采取了积极主动的方法。我与主题专家、利益相关者以及在问题领域拥有专业知识的同事进行讨论。通过积极倾听和学习他们的见解,我更好地了解了问题背景,并确定了数据驱动解决方案的机会。我还寻求了经验丰富的数据科学家的指导,帮助我有效地制定问题。这种协作方法有助于弥合技术专业知识和领域知识之间的差距,使我能够更有效地识别和解决数据科学问题。 一个主要的挑战是获得概率论和统计学概念的坚实基础。为了克服这个问题,我花了大量的时间进行自学,并在Udemy上注册了课程,加深了我对统计分析和概率论的理解。 另一个障碍是获得实施机器学习解决方案的实际经验。为了解决这个问题,我参加了机器学习黑客马拉松,主要是在Kaggle和MachineHack上。…

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