Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Конструювання підказок" in Ukrainian language version.
Мезаоптимізація — це ситуація, яка виникає, коли навчена модель (така як нейронна мережа) сама є оптимізатором.
У підказуванні наперед натренована мовна модель отримує підказку (наприклад, вказівку природною мовою) завдання та завершує відповідь без жодного подальшого тренування чи градієнтних уточнень її параметрів... Здатність виконувати завдання за допомогою підказки з кількох поглядів є емерджентною, коли модель має випадкову продуктивність до певного масштабу, після чого продуктивність зростає до значно вищої за випадкову
Отже, ми показуємо, як натреновані трансформери стають мезаоптимізаторами, тобто навчаються моделей за допомогою градієнтного спуску на своєму прямому проході
Навчання моделі виконувати навчання в контексті можливо розглядати як примірник загальнішого навчання навчатися, або парадигми метанавчання
... підказування від найменшого до найбільшого. Ключова ідея в цій стратегії — розбивати складну задачу на низку простіших підзадач, і потім розв'язувати їх послідовно.
Спрямовувальний стимул слугує як натяки або підказки для кожного вхідного запиту для спрямовування ВММ до бажаного результату, такі як ключові слова, які повинно містити бажане узагальнення.
Використовуючи лише 3—5 зображень наданої користувачем концепції, як-от об'єкту чи стилю, ми вчимося подавати її за допомогою нових „слів“ у просторі вкладення замороженої моделі зображення за текстом
У цій праці ми досліджуємо „настроювання підказок“, простий але дієвий механізм для навчання „м'яких підказок“... На відміну від дискретних текстових підказок, які використовує GPT-3, м'яких підказок навчаються зворотним поширенням
„Підказування ланцюжка думок дозволяє нам описувати багатокрокові задачі як послідовність проміжних кроків,“ Google CEO Sundar Pichai
У цій статті ми пропонуємо настроювання префіксів, полегшену альтернативу тонкому настроюванню... Настроювання префіксів черпає натхнення з підказування
У цій праці ми досліджуємо „настроювання підказок“, простий але дієвий механізм для навчання „м'яких підказок“... На відміну від дискретних текстових підказок, які використовує GPT-3, м'яких підказок навчаються зворотним поширенням
Конструювання підказок — це мистецтво спілкування з породжувальною моделлю ШІ.
Підказкова ін'єкція — це нова вразливість, яка впливає на деякі моделі ШІ/МН і, зокрема, на певні типи мовних моделей, які використовують навчання на основі підказок
Ми демонструємо, що мовні моделі можуть виконувати поточні завдання в постановці з нулем поглядів — без будь-якої зміни параметрів чи архітектури
що таке мала теорема Ферма
Конструювання підказок — це процес структурування слів, які можуть бути інтерпретовними та зрозумілими для моделі „зображення за текстом“. Сприймайте це як мову, якою вам потрібно володіти, щоби казати моделі ШІ, що малювати.
На момент введення запиту до ChatGPT мережа повинна бути незмінною, на відміну від людей, вона не повинна продовжувати вчитися. Тому стало сюрпризом, що ВММ насправді вчаться з підказок своїх користувачів — здібність, відома як навчання в контексті.
У цій статті ми пропонуємо настроювання префіксів, полегшену альтернативу тонкому настроюванню... Настроювання префіксів черпає натхнення з підказування
У цій праці ми досліджуємо „настроювання підказок“, простий але дієвий механізм для навчання „м'яких підказок“... На відміну від дискретних текстових підказок, які використовує GPT-3, м'яких підказок навчаються зворотним поширенням
Далі я дав складнішу підказку, щоб спробувати заплутати MusicGen: „Lo-Fi повільний електрочіл з органними семплами.“
Базова підказка: „Напиши вірш про листя, що опадає.“ Краща підказка: „Напиши вірш у стилі Едгара Аллана По про листя, що опадає.“
