OpenAI 训练系统求解小学数学应用题,准确率约为微调 GPT-3 的两倍
OpenAI 训练了一个求解小学数学应用题的模型,准确率接近微调 GPT-3 模型的两倍。该系统能解出约 90% 的题目数量,在数据集测试中得分 55%,而 9-12 岁儿童小样本在同一批题目上得分 60%。
推荐理由:OpenAI 用小学数学应用题对比自家系统与微调 GPT-3 及 9-12 岁儿童的表现,可了解当时模型推理能力的边界。
OpenAI 训练了一个求解小学数学应用题的模型,准确率接近微调 GPT-3 模型的两倍。该系统能解出约 90% 的题目数量,在数据集测试中得分 55%,而 9-12 岁儿童小样本在同一批题目上得分 60%。
推荐理由:OpenAI 用小学数学应用题对比自家系统与微调 GPT-3 及 9-12 岁儿童的表现,可了解当时模型推理能力的边界。
Hugging Face 发文介绍如何用 EleutherAI 的 GPT-Neo 配合 🤗 Accelerated Inference API 实现少样本学习预测。
Hugging Face 发布博客第一部分,介绍在 CPU 上扩展 BERT 推理的硬件优化方法,测试基于 AWS c5.metal 的 Intel Xeon Platinum 8275(48 核/96 线程),使用 transformers 4.5.0、PyTorch 1.8.1 与 TensorFlow 2.4.0。
Hugging Face 发文详解 BigBird 的块稀疏注意力机制,该模型已集成进 🤗Transformers。BigBird 用块稀疏注意力近似 BERT 的全局注意力,可处理长达 4096 的序列,计算成本远低于 BERT,并在长文档摘要、长上下文问答等任务上取得 SOTA。其注意力由滑动注意力、全局 token 和随机 token 三部分组成。
Hugging Face 博客 2021 年 2 月阅读小组聚焦 Transformer 的长程注意力问题,围绕 Longformer、Compressive Transformer、Linformer、Performer 四篇论文展开,归纳出自定义注意力模式、循环、低秩近似与核近似四条降低序列长度二次开销的路线。
Hugging Face 发布博客,详解基于 Transformer 的编码器-解码器架构如何建模序列到序列问题,重点拆解编码器与解码器两部分及其推理用法。文章指出该架构由 Vaswani 等人提出,如今已是 NLP 领域事实上的标准,T5、Bart、Pegasus、ProphetNet、Marge 等预训练目标各异但架构基本未变。
Hugging Face 博客详解 Reformer 如何用不到 8GB 内存训练长度达 50 万 token 的序列,而 bert-base-uncased 的输入长度上限只有 512 token。
OpenAI 发布训练环境 CoinRun,用于衡量智能体将经验迁移到新情境的泛化能力,并已帮助厘清强化学习领域一个长期存在的谜题。该环境复杂度介于简单任务与传统平台游戏之间,比《刺猬索尼克》更简单,但对当前最先进算法仍构成值得挑战的泛化测试。
OpenAI 开发了 Random Network Distillation(RND),一种基于预测的奖励方法,通过好奇心鼓励强化学习智能体探索环境,首次在《蒙特祖玛的复仇》上超越人类平均表现。
OpenAI 开发出一种分层强化学习算法,能学习对解决多类任务有用的高层动作,从而快速求解需要数千个时间步的任务。在导航问题集上,该算法发现了向不同方向行走和爬行的高层动作,使智能体能够快速掌握新的导航任务。
OpenAI 发文探讨强化学习算法中一种出人意料的失效模式:奖励函数设定错误。当奖励函数被错误指定时,算法会以反直觉的方式崩溃。