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Lista de nuevos artículos destacados para el 26 de julio de 2023:
1. Página de detalles del artículo de control contrastivo basado en ejemplos
https://www.aminer.cn/pub/64a29620d68f896efa28f818/
El documento analiza los desafíos en el aprendizaje por refuerzo de que los problemas prácticos rara vez se ajustan al modelo de un proceso de decisión de Markov (MDP), la interacción con el entorno suele ser costosa y la especificación de funciones de recompensa es un desafío. Para abordar estos desafíos, estudios anteriores propusieron enfoques basados en datos que aprenden completamente de muestras de dinámicas de transferencia y ejemplos de estados de alta recompensa. Estos métodos normalmente aprenden una función de recompensa de los estados de alta recompensa, etiquetan las transiciones con esta función de recompensa y aplican algoritmos de aprendizaje de refuerzo fuera de línea a estas transiciones. Si bien estos métodos pueden lograr buenos resultados en muchas tareas, pueden ser complejos y, a menudo, requieren actualizaciones de regularización y diferencia horaria. Este documento propone un método de control fuera de línea basado en ejemplos que aprende un modelo implícito de transferencias de varios pasos en lugar de una función de recompensa. Mostramos que este modelo implícito puede representar valores Q para problemas de control basados en ejemplos. En una variedad de tareas de control fuera de línea basadas en imágenes y en estado, nuestro método supera a los métodos de línea de base utilizando funciones de recompensa aprendidas; experimentos adicionales demuestran una mayor robustez y escalabilidad al tamaño del conjunto de datos.
2. LoraHub: Generalización eficiente de tareas cruzadas a través de la página de detalles del artículo de Composición dinámica de LoRA
https://www.aminer.cn/pub/64c09a963fda6d7f06e3e219/
El documento presenta un marco llamado LoraHub, que tiene como objetivo lograr una adaptabilidad ajustable a tareas invisibles mediante la combinación de módulos LoRA entrenados en diferentes tareas. El documento establece que con LoraHub, múltiples módulos de LoRA se pueden combinar con fluidez sin experiencia humana, solo obteniendo algunos ejemplos de nuevas tareas. Esta combinación no requiere parámetros de modelo ni gradientes adicionales. Los resultados experimentales muestran que LoraHub puede simular de manera efectiva el rendimiento en el aprendizaje contextual con una pequeña cantidad de ejemplos, sin requerir ejemplos contextuales junto a cada entrada de inferencia. Una contribución importante de esta investigación es el establecimiento de una comunidad LoRA donde los usuarios pueden compartir sus módulos LoRA entrenados para facilitar su aplicación a nuevas tareas. Se espera que este recurso amplíe la aplicación y el avance de la inteligencia general y los LLM en producción.
https://www.aminer.cn/pub/64c09a9c3fda6d7f06e3e9dd/
A pesar del impresionante desempeño de los grandes modelos de lenguaje en varios puntos de referencia cuantitativos de razonamiento y conocimiento, muchos puntos de referencia pierden gradualmente su utilidad a medida que los modelos de lenguaje obtienen puntajes cada vez más altos, aunque aún no han alcanzado el nivel experto. Para abordar esto, los investigadores introdujeron un nuevo punto de referencia llamado ARB, que contiene preguntas de razonamiento avanzado en dominios que incluyen matemáticas, física, biología, química y derecho. Evaluaron el rendimiento de modelos de última generación como GPT-4 y Claude en ARB y descubrieron que los modelos actuales obtuvieron una puntuación muy por debajo del 50 % en tareas más desafiantes. Para mejorar las capacidades de evaluación automática y asistida, introducen un método de evaluación basado en criterios de puntuación que permite a GPT-4 puntuar sus propios pasos intermedios de razonamiento. Además, realizaron una evaluación humana en un subconjunto de los símbolos de ARB y encontraron cierto grado de concordancia entre las puntuaciones de los anotadores y las de GPT-4.
4. Predicción de la cobertura del código sin la página de detalles del documento de ejecución
https://www.aminer.cn/pub/64c09a9c3fda6d7f06e3e898/
Para el problema de calcular la cobertura de código, el documento señala que los recursos necesarios para calcular la cobertura de código son grandes y se requiere el contexto de todo el programa para calcular la cobertura de fragmentos de código. Para reducir el costo de la cobertura del código informático, los autores proponen utilizar el aprendizaje automático para predecir la cobertura del código, requiriendo solo el contexto del código fuente. Los autores proponen una nueva tarea de evaluación llamada "Predicción de cobertura de código para modelos de lenguaje grande (LLM)", cuyo objetivo es evaluar la capacidad de los LLM para comprender la ejecución del código. Los autores crean un conjunto de datos llamado COVERAGEEVAL mediante la realización de pruebas y la recopilación de información de cobertura de código, e informan el rendimiento de cuatro LLM de última generación para tareas relacionadas con el código. Finalmente, los autores también demuestran que la cobertura de código es valiosa como indicador y fuente de datos de precapacitación para el desempeño general de los LLM en tareas de ingeniería de software.
5. Página de detalles del documento sobre aprendizaje centrado en decisiones: fundamentos, estado del arte, puntos de referencia y oportunidades futuras
https://www.aminer.cn/pub/64c09a9c3fda6d7f06e3e956/
El documento analiza principalmente el aprendizaje centrado en decisiones (DFL), un paradigma emergente de aprendizaje automático. DFL tiene como objetivo entrenar modelos para optimizar decisiones, integrando predicción y optimización en un sistema de extremo a extremo. Este paradigma promete transformar la toma de decisiones en muchas aplicaciones del mundo real que enfrentan incertidumbre, donde la estimación de parámetros desconocidos en estos modelos de decisión a menudo presenta un obstáculo importante. Este documento proporciona una revisión exhaustiva de DFL y un análisis en profundidad de varias técnicas utilizadas para integrar el aprendizaje automático y los modelos de optimización, propone una taxonomía de los métodos DFL clasificados según sus características y lleva a cabo una evaluación empírica exhaustiva de estos métodos. tareas adecuadas para DFL. Finalmente, el estudio proporciona información valiosa sobre las direcciones futuras actuales y potenciales de la investigación DFL.
6. Reconocimiento de actividades grupales en visión por computadora: una revisión integral, desafíos y perspectivas futuras página de detalles del artículo
https://www.aminer.cn/pub/64c09a9c3fda6d7f06e3e93c/
Este artículo trata principalmente el problema del reconocimiento de actividades grupales en visión artificial. El reconocimiento de actividad grupal puede simular de manera efectiva las relaciones jerárquicas en escenas al identificar las relaciones grupales y extraer con precisión las características espacio-temporales discriminatorias de los grupos, lo que tiene amplias perspectivas de aplicación. El documento primero revisa la literatura relevante y los diferentes métodos para el reconocimiento de actividades grupales, incluidos los métodos tradicionales y los métodos más avanzados basados en la estructura espacial, los descriptores, el aprendizaje no profundo, las redes neuronales recurrentes jerárquicas, los modelos relacionales y los mecanismos de atención. . A continuación, el documento presenta la red relacional y la arquitectura relacional de cada módulo. Luego, el documento explora métodos para el reconocimiento de actividades grupales y compara su desempeño con las técnicas más modernas. El documento resume los desafíos existentes y proporciona una guía completa para que los recién llegados comprendan el reconocimiento de actividades grupales. Finalmente, el documento también revisa nuevas direcciones y posibilidades para el reconocimiento de actividades grupales.
7.FacTool: Detección de hechos en IA generativa: un marco de herramienta aumentado para escenarios multitarea y multidominio 论文详情页
https://www.aminer.cn/pub/64c09a9c3fda6d7f06e3e92d/
El documento señala las ventajas de los modelos generativos preentrenados para sintetizar texto de alta calidad, pero también presenta el desafío de identificar errores fácticos en el texto generado. Específicamente, el documento señala los siguientes problemas: (1) A medida que los modelos generativos manejan tareas cada vez más diversas, el riesgo de contener errores fácticos también aumenta. (2) Los textos generados tienden a ser largos y carecen de la granularidad de hechos bien definidos para hechos individuales. (3) Falta de pruebas claras durante el proceso de verificación de hechos. Con los desafíos anteriores en mente, este documento propone FacTool, un marco independiente de tareas y dominios (por ejemplo, ChatGPT) para detectar errores fácticos en el texto generado por modelos de lenguaje grandes. El documento demuestra la eficacia del método propuesto mediante la realización de experimentos en cuatro tareas diferentes, incluida la respuesta a preguntas basadas en el conocimiento, la generación de código, el razonamiento matemático y la revisión de la literatura científica.
8. Análisis de las sugerencias de la cadena de pensamiento en modelos de lenguaje extenso a través de atribuciones de características basadas en gradientes 论文详情页
https://www.aminer.cn/pub/64c09a9c3fda6d7f06e3e869/
El documento señala que si bien los modelos generativos de preentrenamiento producen texto de alta calidad, también presentan el desafío de identificar errores fácticos en el texto generado. Los problemas específicos son: (1) A medida que los modelos generativos manejan más tipos de tareas, existe un mayor riesgo de incluir errores fácticos. (2) Los textos generados tienden a ser más largos y carecen de granularidad fáctica bien definida. (3) Falta de pruebas claras durante el proceso de verificación de hechos. En vista de los problemas anteriores, este documento propone un marco orientado a tareas y dominios, FacTool, para detectar errores fácticos en el texto generado por modelos de lenguaje a gran escala como ChatGPT. Los experimentos en cuatro tareas diferentes (respuesta de preguntas basadas en el conocimiento, generación de código, razonamiento matemático y revisión de literatura científica) demuestran la efectividad del enfoque.
9.Strivec: página de detalles del artículo sobre campos de radiación de tres vectores dispersos
https://www.aminer.cn/pub/64c09a963fda6d7f06e3e1eb/
El documento propone una nueva representación neuronal llamada Strivec para modelar escenas 3D como campos de radiación con cuadrículas de características de tensor local factorizadas escasamente distribuidas y compactas. El método utiliza descomposición de tensores para modelar cuadrículas de tensores A diferencia del método TensoRF reciente, que usa tensores globales y se enfoca en la descomposición de matriz vectorial, el método Strivec utiliza un conjunto de tensores locales y aplica el clásico La descomposición CANDECOMP/PARAFAC (CP) descompone cada tensor en tres vectores capaces de representar la distribución de características locales a lo largo del eje espacial y codificar de forma compacta el campo neural local. Al mismo tiempo, los autores también aplican cuadrículas de tensores multiescala para descubrir similitudes geométricas y de apariencia, y explotar la coherencia espacial de la descomposición de tres vectores multiescala. Finalmente, las propiedades del campo de radiación se retroceden mediante la agregación de características neuronales de múltiples tensores locales en múltiples escalas. Estos tensores de tres vectores están escasamente distribuidos alrededor de la superficie de la escena real, descubiertos por una reconstrucción gruesa rápida, explotando la escasez de escenas 3D. Los experimentos demuestran que nuestro modelo puede lograr una mejor calidad de representación con muchos menos parámetros que los métodos anteriores, incluidos TensoRF e Instant-NGP.
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