Deep Dive
Shownotes Transcript
欢迎收听太快报 我是小爱我是小 T 本期节目我们继续聚焦几篇新鲜出炉的 AI 论文聊聊 RNN 的逆袭以及 AI 记忆的陷阱我记得前几年 Transformer 出来之后 RNN 就有点过气了怎么又逆袭了
是的,Transformer 憑藉其並行計算的優勢,在很多領域都超越了 RNN 但是最近一篇關於 Flash R11 的論文指出通過硬件優化 RNN 的速度可以提升 50 倍,甚至可以使用 40 倍大的隱藏層這就好比給老式自行車換了個火箭發動機,速度立馬飆升哇,這麼厲害,那它能趕上 Transformer 嗎?
虽然在语言建模方面,Flash RN 还没有超越 Transformer,但在某些特定任务上,比如需要状态跟踪的任务,RNN 表现出了独特的优势。这就好比 Transformer 是短跑冠军,而 RNN 是马拉松剑将各有特长。原来如此,那 AI 记忆的陷阱优势什么呢?
这篇文章很有意思,它研究了 AI 模型的记忆能力对泛化能力的影响,它指出 AI 就像学生一样也会死记硬背,有时候这种记忆是有益的,比如记住重要的公式,但有时候 AI 会记住一些错误或无关紧要的信息,这反而会影响它的学习效果。
就像学生被答案却不理解提议一样对这篇文章把 AI 的记忆分成了好坏糟三种类型好的记忆就像记住重要的知识点坏的记忆会干扰学习糟的记忆则会导致灾难性的后果就像考试时背错了答案那怎么避免 AI 的坏记忆呢研究人员提出了一种叫做记忆感知训练的方法
他就像一位细心的老师会引导学生关注重要的知识点忽略无关信息从而提高学生的学习效率听起来很实用那其他两篇论文讲的是什么呢一篇是关于如何理解梯度下降的他把梯度下降比作在山谷中寻找最低点并发现了一个有趣的现象在某些方向上无论怎么走都不会影响最终结果就像在高原上行走无论怎么走海拔都差不多那张形象
最后一篇是关于强化学习的,他指出在强化学习的微调阶段保留之前的离线数据并不总是必要的,甚至可能会有害。这就好比一位经验丰富的老师带新学生,以其让新学生复习所有旧教材,不如根据实际情况进行针对性指导。也就是说要根据具体情况选择合适的学习方法。没错,这四篇论文都从不同的角度揭示了 AI 学习的奥秘。
为我们理解和改进 AI 算法提供了新的思路今天的太快报就到这里了感谢小 T 的精彩解读也感谢听众朋友们的收听如果你对 AI 的最新进展感兴趣别忘了关注我们的节目哦谢谢大家我们下期再见下期见拜拜