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Tag: Machine learning

这篇人工智能论文揭示了DeWave:用一种新的人工智能框架革新了EEG到文本翻译,为开放词汇BCI提供了革命性的方法

悉尼科技大学(UTS)GrapheneX-UTS人本人工智能中心的研究人员已经开发出一种令人瞩目的系统,能够解码无声思维并将其转化为书面文字。这项技术在帮助那些因中风或瘫痪等情况而无法说话的人进行交流,并促进人与机器之间的改进互动方面具有潜在的应用。 在新奥尔良的NeurIPS会议上作为焦点论文展示的研究团队介绍了一种便携式和非侵入性的系统。GrapheneX-UTS HAI中心的团队与悉尼科技大学工程与信息技术学院的成员合作,开发了一种将脑电信号转化为可理解文字内容的方法,而无需进行侵入性手术。 在研究过程中,参与者戴着一顶装有电极的专用帽子,通过脑电图(EEG)记录脑部活动。捕获到的脑电图数据使用名为DeWave的AI模型进行处理,该模型由研究人员开发,将这些脑电信号转化为可理解的单词和句子。 研究人员强调了这种创新在将原始脑电波直接转化为语言上的重要性,突出了离散编码技术在脑到文字翻译过程中的整合。这种方法在神经科学和人工智能领域开辟了新的可能性。 与以往需要侵入性手术如脑植入物或核磁共振成像机使用的技术不同,该团队的系统提供了一种非侵入性和实用的替代方案。重要的是,它不依赖于眼动跟踪,使其在日常使用中更具适应性。 该研究涉及29名参与者,相比过去仅限于一两个个体的研究,确保了更高水平的鲁棒性和适应性。虽然使用帽子收集脑电信号会引入噪声,但研究报告显示在脑电翻译方面表现出色,超过了先前的基准。 团队强调了该模型在匹配动词而非名词方面的熟练程度。然而,在解析名词时,系统显示出倾向于同义词对而不是完全翻译的趋势。研究人员解释说,在处理单词时,语义上相似的词可能会引发类似的脑电波模式。 目前的翻译准确性,以BLEU-1分数衡量,约为40%。研究人员的目标是将这个得分提高到与传统语言翻译或语音识别程序相媲美的水平,这些程序通常可以达到约90%的准确性水平。 这项研究基于UTS在脑机接口技术方面的先前进展,表明它对于改变之前受到身体限制影响的个体的交流途径有着巨大的潜力。 这项研究的发现为将思维无缝转化为文字提供了希望,为面对交流障碍的个体提供了力量,并促进了更好的人机交互。

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中国的这篇AI论文介绍了UniRepLKNet:在图像、音频和时序数据分析中开创性地引入大核心ConvNet架构,以提高跨模态性能

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-15-at-7.10.23-PM-1024×689.png” /><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-15-at-7.10.23-PM-150×150.png” /><p>近年来,卷积神经网络(CNNs)在图像识别领域成为了一种流行的技术。它们在目标检测、分类和分割任务中取得了极高的成功。然而,随着这些网络变得更加复杂,也出现了新的挑战。来自腾讯人工智能实验室和香港中文大学的研究人员提出了四条指导方针,以解决大内核CNNs中的架构挑战。这些指导方针旨在通过将大内核的应用扩展到超越视觉任务的领域,如时间序列预测和音频识别,以提高图像识别的效果。</p><p>UniRepLKNet探索了具有非常大内核的ConvNets的功效,将其扩展到点云数据、时间序列预测、音频和视频识别等领域。尽管以前的研究以不同的方式引入了大内核,但UniRepLKNet专注于使用这些内核的ConvNets的架构设计。它在三维模式学习、时间序列预测和音频识别方面优于专门模型。尽管视频识别精度略低于技术模型,但UniRepLKNet是一个从头开始训练的通用模型,提供了在各种领域中的多功能性。</p><p>UniRepLKNet引入了用于具有大内核ConvNets的架构指南,强调宽广的覆盖面而不过度深入细节。这些指导方针解决了Vision Transformers(ViTs)的局限性,专注于高效的结构、重新参数化卷积层、基于任务的内核大小和整合3×3卷积层。UniRepLKNet在图像识别方面优于现有的大内核ConvNets和近期架构,展示了其高效性和准确性。它在超越视觉的任务中展示了普遍的感知能力,在时间序列预测和音频识别方面表现出色。UniRepLKNet展示了在学习点云数据中的三维模式上的多才多艺,超过了专门的ConvNet模型。</p><p>该研究为大内核ConvNets引入了四条架构指南,强调大内核的独特特性。UniRepLKNet遵循这些指南,利用大内核在图像识别中超越竞争对手。它展示了普遍的感知能力,在时间序列预测和音频识别方面表现出色,而无需特定的自定义。UniRepLKNet在学习点云数据中的三维模式方面也显示出多样性,超过了专门的ConvNet模型。引入了膨胀再参数块以增强非膨胀大内核卷积层的性能。UniRepLKNet的架构将大内核与膨胀卷积层相结合,捕捉小尺度和稀疏模式以提高特征质量。</p><p>UniRepLKNet的架构在图像识别任务中取得了一流的性能,具有88.0%的ImageNet准确率,55.6%的ADE20K mIoU和56.4%的COCO box AP。在全球温度和风速预测挑战中,它在时间序列预测和音频识别方面的MSE和MAE方面优于竞争对手,展示了其普遍的感知能力。UniRepLKNet在学习点云数据中的三维模式方面表现出色,超过了专门的ConvNet模型。该模型在语义分割等下游任务中展示出有希望的结果,证实了其在各个领域中的卓越性能和效率。</p><p>总之,研究的要点可以概括如下:</p><ul><li>该研究为大内核ConvNets引入了四条架构指南</li><li>这些指导方针强调了大内核ConvNets的独特特性</li><li>UniRepLKNet是根据这些指导方针设计的ConvNet模型,在图像识别任务中优于竞争对手</li><li>UniRepLKNet展示了普遍的感知能力,在时间序列预测和音频识别方面表现出色,无需定制</li><li>UniRepLKNet在学习点云数据中的三维模式方面具有多样性,超过了专门的模型</li><li>该研究引入了膨胀再参数块,增强大内核卷积层的性能</li><li>该研究提供了宝贵的架构指南,介绍了UniRepLKNet及其能力,并提出了膨胀再参数块的概念</li></ul>

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苹果研究人员揭开了DeepPCR,这是一种创新的机器学习算法,可以并行化通常顺序进行的操作,以加速神经网络的推理和训练

“` 由于人工智能和深度学习在领域的进步,许多新的创新成为可能。借助神经网络的帮助,如文本或图像合成,分割和分类等复杂任务得到了成功处理。然而,由于计算需求的原因,神经网络训练可能需要几天甚至几周来获得充分的结果。预训练模型的推理有时也很慢,特别对于复杂的设计。 并行化技术可以加快深度神经网络的训练和推理。尽管这些方法被广泛使用,但神经网络中的某些操作仍然是按顺序进行的。扩散模型通过一系列去噪阶段生成输出,正向和反向传递逐层进行。随着步骤数的增加,这些过程的顺序执行变得计算代价高昂,可能导致计算瓶颈。 为了解决这个问题,苹果公司的研究人员提出了DeepPCR,一种独特的算法,旨在加快神经网络的训练和推理。DeepPCR通过将一系列L个步骤视为一组方程的答案来执行。该团队采用了并行循环消减(PCR)算法来提取此解决方案。将顺序处理​​的计算成本从O(L)降低到O(log2 L)是DeepPCR的主要优势。减少复杂性后的速度加快,尤其是对于高值的情况。 团队进行了实验,以验证关于DeepPCR降低复杂性的理论断言,并确定加速的条件。通过将DeepPCR应用于多层感知机的前向传递和后向传递并行化,他们实现了前向传递速度提升30倍,后向传递速度提升200倍。 团队还通过使用DeepPCR来训练具有1024层的ResNets展示了DeepPCR的适应性。由于DeepPCR的使用,训练速度可以提高多达7倍。该技术用于扩散模型的生成阶段,相比顺序方法,生成速度提高了11倍。 团队总结了他们的主要贡献如下: 引入了DeepPCR,这是一种创新的方法,用于并行化神经网络的序列处理,其主要特点是能够将计算复杂性从O(L)降低到O(log2 L),其中L是序列长度。 使用DeepPCR并行化多层感知机(MLP)的前向传递和后向传递。对技术性能进行了全面分析,同时考虑了基本设计参数,以确定方法的高性能区域。该研究还调查了速度,解决方案的正确性和内存使用之间的权衡。 使用DeepPCR加速了在MNIST上训练的深度ResNet和在MNIST、CIFAR-10和CelebA数据集上训练的扩散模型的生成。结果表明,尽管DeepPCR显示了显着的加速,对于ResNet的训练速度提高了7倍,对于扩散模型的生成速度提高了11倍,但仍产生与顺序技术相媲美的结果。 “`

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卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)的研究人员利用深度学习提高了降水映射的空间和时间分辨率

由于气候变化,极端天气,特别是暴雨事件预计会更频繁。许多自然灾害,如洪水或山体滑坡,直接由极端降水引起。基于气候预测的模型经常被使用。现有的气候模型必须提高准确代表高度变化的大气现象的能力。研究人员预计,不断增长的平均温度将导致极端降水事件进一步增加。 卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)的研究人员利用人工智能(AI)的力量来提高全球气候模型生成的粗糙降水图的精确性。 研究人员强调,该模型将降水场的时间分辨率从一小时缩短到十分钟,并将空间分辨率从32提高到两千米。他们表示,更高的分辨率对于预测未来发生的局部暴雨事件和随之而来的自然灾害至关重要。 该方法涉及应用生成式神经网络,具体而言就是生成对抗网络(GAN),这是一种AI形式。这个GAN使用高分辨率雷达降水数据进行训练,使其能够以显著更高的空间和时间分辨率学习和模仿逼真的降水场。 现有的全球气候模型使用的网格缺乏捕捉降水变异性所需的细节。而且,传统上生成高分辨率的降水图需要计算上昂贵的模型,导致了空间或时间上的限制。 根据研究人员的说法,这就是开发基于高分辨率雷达降水场进行训练的GAN的原因。通过这种方式,GAN从粗略解决的数据中学习如何生成逼真的降水场并确定其时间序列。 与三线性插值和经典卷积神经网络相比,生成模型以高技巧重建分辨率相关的极值分布。在15 mm h−1降雨强度上表现出0.6的高分数技巧得分和3.35%的低相对偏差。 根据研究人员的解释,他们的方法产生了多种可能的降水场解集合。这一点很重要,因为对于每个粗糙解决的降水场,存在许多在物理上可能的高分辨率解。 他们解释说,使用这种方法模拟的降水事件更高的分辨率将有助于更好地估计2021年阿尔河洪水天气条件在2度更温暖的世界中所造成的影响。 总之,该模型提供了一种增强全球气候模型预测降水精度的解决方案。这一进展有助于更准确的气候预测。它有潜力在变化的气候下更好地理解和应对极端天气事件的后果。

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OpenAI的迷你AI指令的巨人:解析超对齐!

在解决超人工智能(AI)即将面临的挑战方面迈出了重要的一步,OpenAI推出了一项新的研究方向——弱到强的泛化。这一创新性的方法旨在探索较小的AI模型是否能够有效地监督和控制更大、更复杂的模型,这在他们最近的研究论文《从弱到强的泛化》中有所描述。 超对齐问题 随着人工智能的迅速发展,未来十年内开发超级智能系统的前景引起了重要关切。OpenAI的超对齐团队认识到需要解决将超人工智能与人类价值对齐的挑战的紧迫性,这一点在他们全面的研究论文中有所讨论。 目前的对齐方法 现有的对齐方法,如强化学习反馈(RLHF),严重依赖于人类监督。然而,随着超人工智能模型的出现,“弱监督者”人类的不足变得更加明显。AI系统产生大量新颖而复杂的代码的潜力对传统的对齐方法构成了重大挑战,这在OpenAI的研究中得到了强调。 实证设置 OpenAI提出了一个有说服力的比喻来解决对齐挑战:一个较小、能力较弱的模型是否能够有效地监督一个较大、能力更强的模型?这个目标是要确定一种强大的AI模型是否可以根据弱监督者的意图进行泛化,即使面对不完整或有缺陷的训练标签,这个目标在他们最近的研究论文中有详细描述。 令人印象深刻的结果和局限性 OpenAI在他们的研究论文中概述了实验结果,展示了泛化方面的显著改进。通过使用一种鼓励较大模型更加自信、在必要时与弱监督者存在分歧的方法,OpenAI使用一个GPT-2级模型实现了接近GPT-3.5的性能水平。尽管这只是一个概念验证,但这种方法展示了弱到强的泛化的潜力,这在他们的研究结果中被详细讨论。 我们的观点 OpenAI的这一创新方向为机器学习研究社区打开了解决对齐挑战的大门。尽管所提出的方法存在局限性,但它标志着在将超人工智能系统对齐方面取得实证进展的关键一步,这一点在OpenAI的研究论文中得到了强调。OpenAI致力于开源代码并提供进一步研究的资助,强调了解决对齐问题的紧迫性和重要性,而人工智能的发展不断推进。 解码AI对齐的未来是研究人员为确保先进的人工智能技术安全发展做出贡献的令人兴奋的机会,正如OpenAI在他们最近的研究论文中所探讨的。他们的方法鼓励合作和探索,促进了团体努力,以确保高级AI技术在我们社会中的负责任和有益整合。

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这篇人工智能论文探讨了利用深度学习解决神经运算中的自回归错误,以实现高级时空预测

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-14-at-1.29.58-AM-1024×635.png”/> <img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-14-at-1.29.58-AM-150×150.png”/> <p>本研究探讨了自回归神经算子领域中一个艰巨的挑战:延长预测时间范围的能力受限。虽然自回归模型有着很大的潜力,但其不稳定性问题严重影响了其在时空预测中的有效性。这个普遍存在的问题涉及从相对平滑的领域到以ERA5等数据集为代表的复杂的大规模系统的各种情况。 <p>当前的方法在试图延长自回归神经算子的时间预测范围时面临着严峻的障碍。鉴于这些局限性,研究团队提出了一种革命性的解决方案来增强可预测性。该方法通过对频谱神经算子进行根本性的架构转变,以缓解不稳定性问题。与现有方法形成鲜明对比的创新方法赋予这些算子无限的预测时间范围,标志着一个重大的飞跃。 <p>目前,自回归神经算子在预测能力方面遇到了一个重大障碍,无法超越有限的时间范围。传统方法的不稳定性问题限制了其在复杂的时空预测场景中的有效性。针对这个问题,研究团队提出了一种新颖的解决方案,从根本上重塑了频谱神经算子的架构,开启了预测时间范围的潜力。 <p>提出的方法的核心在于重构神经算子块。为了解决混叠和不连续性等挑战,研究人员引入了一个新颖的框架,其中非线性函数始终紧随可学习的滤波器之后,这些滤波器能够有效处理新生成的高频分量。一个关键的创新是引入动态滤波器,取代静态卷积滤波器,并根据特定的数据进行调整。这种适应性通过频率域中的模式多层感知器(MLP)实现。 <p>提出的方法的精髓在于重新构想神经算子块。为了解决混叠和不连续性等挑战,研究人员引入了一个复杂的框架,其中非线性函数始终紧随可学习的滤波器之后,这些滤波器擅长处理新生成的高频分量。一个开创性的元素是将动态滤波器与传统的静态卷积滤波器替换,以适应特定数据的复杂性。这种适应性通过频率域中的模式多层感知器(MLP)实现。 <figure><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/lh7-us.googleusercontent.com/pJ92lyIAeUqFKKoR7NqTsQ7V5yn9_1PlJBbl4xX6XG-kBZQWZWFaO0Yja8oPN0xANRMvBMyimdjeKHYFMTWEtItS4KliuxsGGdt_28T045Ildl2zyjCX1XFHx8E2d7xIwczLogd46TPgu5UJnvJV9Tw”/><figcaption>https://openreview.net/forum?id=RFfUUtKYOG</figcaption></figure> <p>实验结果突显了该方法的功效,显示了显著的稳定性改善。当将该方法应用于旋转浅水方程和ERA5数据集等场景时,这一点尤为明显。通过频率自适应MLP生成的动态滤波器对于确保模型对多种数据集的适应性至关重要。通过将静态滤波器替换为动态对应物,该方法能够灵活处理与数据相关的混叠模式,这是固定策略无法实现的。 <figure><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/lh7-us.googleusercontent.com/ui3wefz0SoNWsJo9njj6tWnCZncx0EtcpS76P1ZRRrFRCk2-wlyfi6sMB9gUo9ks3smjjfdjfJI_3tRbF9uG_vGmh2x6mHpvuY9StcgE2hQQzYzUkaY2Ik9NFgkCO2zE-cgpvLd6_FVKxHrNljpBAkU”/><figcaption>https://openreview.net/forum?id=RFfUUtKYOG</figcaption></figure> <p>总结起来,本研究对于克服自回归神经算子中延长预测时间范围的持久挑战具有开创性的意义。通过重构神经算子块,引入通过频率自适应MLP生成的动态滤波器,是一种高效的策略,可以缓解不稳定性问题,实现无限的预测时间范围。在研究界处理预测的复杂性时,这项工作可以作为一个指南,引领未来努力朝着更健壮和可靠的时空预测模型前进。

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谷歌AI与中佛罗里达大学的研究人员发布了开源的虚拟化身图库,旨在促进包容和多样性(VALID)

来自Google AR & VR与佛罗里达中央大学的研究团队合作开展了一项全面研究,验证了一个名为VALID的虚拟化身库,其中包含了210个完全装配的化身,代表了七种多样化的种族。七种种族的选择是在美国人口普查局的指导下进行的。他们利用了数据驱动的面部平均值,并与每个种族的志愿代表合作,创建了42个基本化身(7种种族 X 2种性别 X 3个个体)。该研究涉及全球参与者,以获取每个化身被感知的种族和性别的经过验证的标签和元数据。 验证过程采用了主成分分析(PCA)和K均值聚类,以了解参与者如何感知化身的种族。为了确保参与者在种族和性别上的多样性,总共选择了来自全球33个不同国家的132名参与者进行研究。 结果显示,亚洲人、黑人和白人化身在各种族的参与者中被一致认可。然而,代表美洲印第安和阿拉斯加原住民(AIAN)、西班牙裔、中东和北非(MENA)以及夏威夷和太平洋岛民(NHPI)种族的化身显示出更多的模糊性,其感知差异基于参与者的种族。如果某个化身被相应的同类种族参与者认定为其预期种族,则该化身以该种族命名。 在讨论中,研究人员强调了亚洲人、黑人和白人化身的成功识别率超过了95%,挑战了识别与自己不同种族人脸准确度约为65-80%的观念。他们将这归因于知觉专业知识或对多样化种族群体的熟悉程度,可能受全球媒体表现的影响。 观察到自我种族偏见效应,一些化身主要由同类种族的参与者正确识别。例如,西班牙裔化身在参与者中获得了不同的评级,但在仅有西班牙裔参与者中更准确地被感知。该研究强调了在虚拟化身研究中考虑参与者种族的重要性,以确保准确的表现。 由于识别不清晰,某些化身被标记为模糊,像发型这样的因素会影响感知。夏威夷和太平洋岛民化身的验证面临着局限性,突显了表现的挑战和更广泛的招募工作的需求。 研究团队讨论了虚拟化身应用的影响,强调了同组内和异组间的分类和刻板印象及社会判断的潜力。他们建议引入规定,以改善虚拟现实中的跨种族互动。 作为对研究界的贡献,该团队提供了开放访问的VALID化身库,为各种场景提供了多样化的适用化身。该库包括65个面部变形形状的化身,用于动态表情,并与Unity和Unreal等流行游戏引擎兼容。研究人员承认了局限性,例如关注年轻和体格健壮的成年人。他们概述了未来更新中通过引入不同地区分类、身体类型、年龄和性别来扩大多样性的计划。 总结而言,研究团队成功创建和验证了一个多样化的虚拟化身库,挑战了刻板印象并促进了包容。该研究强调了自我种族偏见对化身感知的影响,并为开发和应用虚拟化身在各个领域提供了宝贵的见解。该开放访问的VALID库被定位为研究人员和开发者寻找多样化和包容性化身的宝贵资源。

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探索AI的新领域:谷歌DeepMind的研究关于通过ReSTEM自我训练推进机器学习超越人类生成的数据

大型语言模型(LLMs)正在通过展示惊人的文本生成能力和执行各种语言任务而改变深度学习。获得高质量的与人类相关的数据是一个重大障碍,即使使用人类收集的数据进行监督微调(SFT)也能进一步提高它们在感兴趣的任务上的性能。这对需要大量资源和专业知识的复杂问题解决任务尤为困难。为了克服这一障碍,模型生成的合成数据在其质量能够得到保证的情况下被认为是一种可扩展且经济实惠的解决方案。 来自Google Deepmind和Mila的研究人员在这项研究中研究了一个更加简单的场景,其中外部的标量反馈信号作为每个生成样本的质量指标,即使LLMs能够自行评估生成的数据。研究团队提出了一种简单而有效的语言模型自训练技术,只涉及两个技能:1) 使用模型创建样本,2) 使用评分机制评估这些样本。这种方法使我们能够研究在模型创建的数据上进行训练。研究团队使用了加强自训练的命名方式,并将这种技术称为ReST𝐃𝑀,以实现统一性和清晰度。研究团队演示了如何将ReST𝐃𝑀视为使用期望最大化进行强化学习。 具体而言,ReST𝐃𝑀在以下方式上在期望和最大化阶段之间切换:1. 生成 (E-step):对于每个输入背景,语言模型产生多个输出样本。然后,研究团队通过使用二进制奖励来筛选这些样本,以收集训练数据集。2. 改进 (M-step):使用前面生成阶段的训练数据集来对原始语言模型进行监督和微调。然后,下一个生成阶段使用调整后的模型。ReST𝐃𝑀及其变体已经证明在许多领域的语言模型中提高了效能,例如机器翻译、语义解析和偏好对齐。 ReST𝐃𝑀主要在以前关于非常小型语言模型(最多7B参数)的研究中使用,对于更大的模型而言,其可扩展性有限。他们的工作旨在通过比较模型创建的合成数据的可扩展性和有效性与人类提供的数据在两个具有挑战性但研究不足的领域中: 代码生成 (APPS) 和具有竞争水平的数学问题解决 (MATH)。他们的研究结果表明,将ReST𝐃𝑀应用于不同规模的PaLM 2模型可以显著改善数学推理和代码生成能力。 令人惊讶的是,通过模型生成的人工数据进行改进的模型在性能上大幅优于以人类提供的数据训练的模型。此外,经过几个ReST𝐃𝑀周期后,改进效果会减弱,表明可能会过度拟合数量有限的训练案例。此外,使用ReST𝐃𝑀进行优化的模型增强了 pass@k 和多数投票能力。最后,这些改进的模型在类似但不同的基准测试中展现出增强的性能,包括Big-Bench Hard任务、编码(HumanEval)和算术问题(GSM8K和Hungarian HS决赛)。最后,还进行了消融研究,以调查训练问题、迭代次数和模型生成解决方案数量对ReST𝐸𝑀微调的影响。

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迎接EAGLE:基于压缩的快速LLM解码的新机器学习方法

大型语言模型(LLMs)如ChatGPT在自然语言处理领域取得了巨大的革命性进展,展示了他们在各种语言相关任务中的能力。然而,这些模型面临着一个关键问题——自回归解码过程,其中每个标记都需要进行完整的前向通行。这种计算瓶颈在拥有庞大参数集的LLMs中尤为明显,在实时应用中产生了障碍,并给具有受限GPU能力的用户带来了挑战。 来自Vector Institute、滑铁卢大学和北京大学的研究人员介绍了EAGLE(Extrapolation Algorithm for Greater Language-Model Efficiency),以应对LLM解码中固有的挑战。与Medusa和Lookahead等传统方法有所不同,EAGLE采取了一种独特的方法,专注于对第二层顶层上下文特征向量的外推。与前辈们不同,EAGLE努力高效地预测后续特征向量,为文本生成提供了显著加速的突破。 EAGLE方法的核心是部署了一种轻量级插件——FeatExtrapolator。这个插件与原始LLM的冻结嵌入层一起进行训练,根据第二顶层的当前特征序列预测下一个特征。EAGLE的理论基础建立在特征向量随时间的可压缩性上,为加快标记生成铺平了道路。值得注意的是,EAGLE具有出色的性能指标;与普通解码相比,它的速度提高了三倍,比Lookahead快了一倍,并且相对于Medusa加速了1.6倍。最为关键的是,它保持了与普通解码一致性,确保了生成文本分布的保持。 https://sites.google.com/view/eagle-llm EAGLE的能力远不止于加速。它可以在标准GPU上进行训练和测试,使更广泛的用户群体能够使用。它与各种并行技术的无缝集成增加了其应用的灵活性,进一步巩固了它作为高效语言模型解码工具包中宝贵的补充的地位。 考虑到该方法对FeatExtrapolator的依赖,这是一个轻量级但功能强大的工具,与原始LLM的冻结嵌入层合作。这种合作根据第二顶层的当前特征序列预测下一个特征。EAGLE的理论基础根植于特征向量随时间的可压缩性,为更流畅的标记生成过程提供了途径。 https://sites.google.com/view/eagle-llm 传统的解码方法需要对每个标记进行完整的前向通行,而EAGLE的特征级外推提供了一个新的解决方案。研究团队的理论探索最终形成了一种方法,不仅显著加速了文本生成,而且保持了生成文本的分布的完整性——这是维护语言模型输出质量和连贯性的关键因素。 https://sites.google.com/view/eagle-llm 总结起来,EAGLE在解决LLM解码长期存在的低效问题上脱颖而出。通过巧妙地解决自回归生成的核心问题,EAGLE的研究团队提出了一种不仅能大幅加速文本生成,而且能保持分布一致性的方法。在实时自然语言处理需求激增的时代,EAGLE的创新方法使其成为前沿技术的领跑者,填补了尖端技术能力与实际应用之间的鸿沟。

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使用机器学习创建多视角光学幻觉:探索零样本方法用于动态图像转换

变换图是当你以不同角度观察或翻转它们时会改变外观的图像。创造这样的视觉错觉通常需要理解并欺骗我们的视觉感知。然而,一种新的方法出现了,提供了一种简单有效的方式来生成这些有吸引力的多角度视觉错觉。 有许多方法可以创建视觉错觉,但大多数依赖于对人类感知图像方式的特定假设。这些假设往往导致复杂的模型,只有在某些情况下才能捕捉到我们视觉体验的本质。密歇根大学的研究人员提出了一种新的解决方案。它不是基于人类的视觉方式建立模型,而是使用了一种文本到图像扩散模型。该模型不对人类的感知做任何假设,只是从数据中学习。 该方法引入了一种新的方式来生成经典的错觉,如当图像翻转或旋转时发生变化的图像。此外,它还涉及到一种称为“视觉变换”的新型错觉,当您重新排列像素时,图像的外观也会改变。这包括翻转、旋转和更复杂的排列,如创建具有多个解决方案的拼图,称为“多态拼图”。这种方法甚至扩展到三个和四个视图,扩大了这些引人注目的视觉变换的范围。 使这种方法起作用的关键是仔细选择视图。应用于图像的变换必须保持噪声的统计特性。这是因为该模型是在随机、独立和同分布的高斯噪声的假设下进行训练的。 该方法利用扩散模型从各个视图去噪,生成多个噪声估计。然后将这些估计组合成一个单一的噪声估计,促进逆向扩散过程中的一步。 该论文提供了支持这些视图有效性的实证证据,展示了所生成的错觉的质量和灵活性。 总之,这种简单而强大的方法为创建引人注目的多角度视觉错觉开辟了新的可能性。通过避免对人类感知的假设,并利用扩散模型的能力,它提供了一种新鲜而易于理解的方法来探索迷人的视觉变换世界。无论是翻转、旋转还是多态拼图,这种方法都为制作引人入胜并挑战我们视觉理解的错觉提供了一种多功能工具。

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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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元元人工智能研究员公开源大篇:一个可投入生产的强化学习AI代理库

强化学习(RL)是机器学习的一个子领域,其中代理采取适当的行动来最大化其回报。在强化学习中,模型从经验中学习,并确定导致最佳回报的最优行动。近年来,RL取得了显著进展,并在广泛的领域中得到应用,从自动驾驶汽车到机器人甚至游戏。在RL系统的开发方面也有重大进展。这些库的例子包括RLLib、Stable-Baselines 3等。 为了创建一个成功的RL代理,需要解决一些问题,例如解决延迟回报和下游后果的问题,找到开发和探索之间的平衡,并考虑其他参数(如安全考虑或风险要求)以避免灾难性情况。虽然当前的RL库功能强大,但并没有很好地解决这些问题。因此,Meta的研究人员发布了一个名为Pearl的库,该库考虑了上述问题,并允许用户为其真实世界的应用程序开发多功能的RL代理。 Pearl是基于PyTorch构建的,这使其与GPU和分布式训练兼容。该库还提供了不同的测试和评估功能。Pearl的主要策略学习算法称为PearlAgent,具有智能探索、风险敏感性、安全约束等功能,并且具有离线和在线学习、安全学习、历史总结和回放缓冲区等组件。 一个有效的RL代理应该能够使用离线学习算法学习和评估策略。此外,对于离线和在线训练,代理应该具有一些数据收集和策略学习的安全措施。除此之外,代理还应该能够使用不同的模型学习状态表示,并将历史总结为状态表示以过滤掉不可取的行动。最后,代理还应该能够使用回放缓冲区有效地重用数据以提高学习效率。Meta的研究人员将所有上述特征都融入了Pearl的设计中(更具体地说是PearlAgent),使其成为设计RL代理的多功能有效库。 研究人员将Pearl与现有的RL库进行了比较,评估了模块化、智能探索和安全性等因素。Pearl成功实现了所有这些功能,从未能整合所有必要功能的竞争对手中脱颖而出。例如,RLLib支持离线RL、历史总结和回放缓冲区,但不支持模块化和智能探索。类似地,SB3未能整合模块化、安全决策和上下文匹配。这就是Pearl在研究人员考虑的所有特性方面的独特之处。 Pearl目前还在进一步支持各种实际应用程序,包括推荐系统、拍卖竞标系统和创意选择,使其成为解决不同领域复杂问题的有希望的工具。尽管强化学习在近年来取得了重大进展,但将其应用于解决实际问题仍然是一项艰巨的任务,而Pearl通过提供全面且适用于生产的解决方案来填补这一差距。凭借其智能探索、安全和历史总结等独特功能,它有潜力成为在实际应用中更广泛整合RL的有价值资产。

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CMU和普林斯顿大学的研究人员揭开了Mamba的面纱:一种突破性的SSM架构,超越变压器的效率,用于多模式深度学习应用

在当代机器学习中,基础模型是成功的典范,它们是在大量数据上进行预训练,然后修改以用于下游任务。序列模型是这些基础模型的基础,它们可以处理来自各个领域的任意序列输入,包括语言、图片、声音、音频、时间序列和基因组等。尽管这个想法与任何特定的模型设计无关,但Transformer及其核心的自注意力层是当代大多数基础模型的基础。自注意力是有效的,因为它可以通过紧密地在一个上下文窗口内传递信息来表示复杂的事实。 然而,这种属性有两个基本缺点。一个是窗口长度的二次缩放,另一个是无法描述有限窗口之外的任何事物。为了解决这些缺点,对更有效的注意力相关策略进行了大量研究,然而往往以注意力成功的相同品质为代价。这些变化尚未在各个领域的大规模实验证明其有效性。结构化状态空间序列模型是一类新颖且令人兴奋的序列建模体系结构。这些模型受传统状态空间模型的影响,可以看作是卷积神经网络和循环神经网络的混合体。 这类模型在序列长度方面具有线性或几乎线性的扩展,并且可以通过递归或卷积计算非常快速。它们还主导了Long Range Arena等基准测试,并为在某些数据模态中建模长程相互依赖性定义了工具。许多SSM(结构化状态空间模型)的变种在需要连续信号数据的音频和视觉等领域显示出了有效性。但在建模离散、信息密集的文本等方面,它们尚未取得如此成功。 卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究团队提出了一种新颖的选择性状态空间模型的类别,通过在几个维度上增强了早期研究,以获得类似Transformer的建模能力,同时保持与序列长度的线性关系。 选择机制。首先,我们指出早期模型的一个重要缺陷:它们无法以有效的方式根据输入选择数据。研究团队通过根据输入参数化SSM参数来提供一个简单的选择过程,借鉴了从选择性复制和归纳头等重要的合成任务中获得的理解。这使得模型能够永久地保留相关信息,同时消除不必要的数据。 硬件感知代码。这种简单的修改在技术上对模型的计算构成挑战;所有以前的SSM模型在计算上必须是输入和时间不变的,以保证计算效率。为了防止在GPU内存层次结构的不同层之间进行IO访问,我们使用了一种硬件感知方法,使用扫描而非卷积对模型进行递归计算。然而,扩大的状态没有实现。得到的实现在当前硬件上比以前的技术更快,并且在理论建模设计中也更好。 架构:为了提供一种简单和均匀的架构设计,将以前的SSM架构设计与Transformer的MLP块相结合,形成一个单一的块,简化了以前的深度序列模型设计。 选择性SSM和Mamba架构的关键特性使它们成为更广泛的基础模型的基石,这些模型可以处理完全循环的序列,具有以下特点: (i) 高质量:选择性在遗传学和语言等密集模态上表现良好 (ii) 快速推断和训练:在推断过程中,自回归展开模型每一步只需要常数时间,因为它不需要先前组件的缓存,并且计算和内存随序列长度线性扩展 (iii) 长上下文:结合质量和效率,可以在实际数据上获得长达100万长度序列的性能提升 研究团队通过实验证明了Mamba作为通用序列FM骨干模型在各种模态和任务中的潜力: • 人工材料。Mamba不仅可以轻松解决关键的合成任务,如复制和归纳头任务,而且可以无限延伸解决无限长度的问题。 • 基因组和音频。在建模音频波形和DNA序列方面,Mamba要优于以前的最先进模型,如SaShiMi、Hyena和Transformers。其性能在两种情况下都随着更多上下文(长达一百万长度的序列)的增加而改善。 • 建模语言。曼巴(Mamba)代表了第一个能够在下游评估和预训练困惑度中真正达到类Transformer性能的线性时间序列模型。 研究团队证明了曼巴(Mamba)胜过了许多基线,包括基于 LLaMa…

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麻省理工学院(MIT)和苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的研究人员开发了一种机器学习技术,通过动态分离器选择来增强混合整数线性规划(MILP)求解能力

高效地应对复杂的优化问题,从全球包裹路由到电力网管理,一直是一个持久的挑战。传统方法,特别是混合整数线性规划(MILP)求解器,一直是破解复杂问题的首选工具。然而,它们的缺点在于计算强度,往往导致次优解或长时间的求解。为了解决这些限制,麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院的研究人员开创了一种数据驱动的机器学习技术,承诺彻底改变我们解决复杂物流挑战的方式。 在物流领域,优化是关键,挑战是令人生畏的。尽管圣诞老人可能有他神奇的雪橇和驯鹿,但联邦快递等公司需要处理迷宫般的节假日包裹路线。公司使用的软件骨干是MILP求解器,它采用分而治之的方法来解决庞大的优化问题。然而,这些问题的复杂性往往导致求解时间长达数小时甚至数天。由于时间限制,公司经常被迫中断求解器的中间过程,接受亚优解。 研究团队确定了导致求解时间延长的一个关键中间步骤,即分隔管理。分隔管理是每个求解器的核心方面,但往往被忽视。分隔管理负责识别理想的分隔算法组合,这是一个具有指数数量潜在解决方案的问题。研究人员认识到这一点,试图用数据驱动的方法重新激活MILP求解器。 现有的MILP求解器采用通用算法和技术来导航广阔的解决方案空间。然而,麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院的团队引入了一个过滤机制,以简化分隔搜索空间。他们将庞大的13万个潜在组合减少到了约20个可管理的选项。这个过滤机制依赖于递减边际效益的原理,即最大的效益来自一小组算法。 创新之处在于将机器学习融入MILP求解器框架。研究人员利用一个在问题特定数据集上训练的机器学习模型,从缩小的选项中选择最佳算法组合。与具有预定义配置的传统求解器不同,这种数据驱动的方法允许公司通过利用自己的数据来针对特定问题定制通用的MILP求解器。例如,像联邦快递这样经常解决路由问题的公司可以使用过去的实际数据来优化和增强他们的解决方案。 这个机器学习模型基于上下文情境强化学习的形式。这个迭代学习过程包括选择一个潜在解决方案,获得有关其有效性的反馈,并在随后的迭代中对其进行优化。结果是将MILP求解器的求解时间大幅加快,从30%到令人瞩目的70%,而不影响准确性。 总之,麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院之间的合作努力在优化领域取得了重大突破。通过将经典的MILP求解器与机器学习相结合,研究团队为解决复杂的物流挑战开辟了新的途径。加快求解时间并保持准确性为MILP求解器带来了实际优势,使其更适用于实际场景。这项研究对优化领域做出了贡献,并为在解决复杂实际问题中广泛整合机器学习铺平了道路。

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