«`html
Zero-shot learning в машинном обучении
Zero-shot learning — передовая техника машинного обучения, которая позволяет моделям делать прогнозы по задачам, на которых они явно не обучались. Этот революционный подход позволяет обходить необходимость в обширном сборе данных и обучении, полагаясь вместо этого на предварительно обученные модели, способные обобщать для различных задач. Zero-shot модели используют знания, полученные в результате предварительного обучения, что позволяет им делать выводы о новых, незнакомых задачах, находя параллели с имеющейся базой знаний. Эта возможность особенно ценна в быстро развивающихся областях, где появляются новые задачи, и сбор и аннотация данных для каждой новой задачи были бы непрактичными.
Проблема zero-shot моделей
Одной из основных проблем zero-shot моделей является их встроенная уязвимость к предвзятостям и непреднамеренным корреляциям, возникающим в результате обучения на масштабных наборах данных. Эти предвзятости могут значительно влиять на производительность модели, особенно когда обрабатываемые данные отличаются от распределения тренировочных данных. Например, zero-shot модель, обученная в основном на изображениях водоплавающих птиц, может ошибочно ассоциировать любое изображение с водяным фоном с водоплавающей птицей. Это снижает точность и надежность модели, особенно для срезов данных, нарушающих корреляции в распределении, что приводит к плохой обобщенности по редким или нетипичным случаям. Следовательно, вызов заключается в разработке методов по снижению этих предвзятостей, не жертвуя основным преимуществом zero-shot моделей: их способности к работе прямо из коробки.
ROBOSHOT: решение для устранения предвзятостей
Исследователи из Университета Висконсин-Мэдисон разработали метод ROBOSHOT, предназначенный для устранения предвзятостей zero-shot моделей без необходимости помеченных данных, обучения или ручной настройки. Этот инновационный подход использует знания от языковых моделей для выявления и устранения предвзятостей во встроенных представлениях модели. ROBOSHOT использует возможность языковых моделей генерировать полезные знания из описаний задач. Эти знания встраиваются и используются для корректировки внутренних представлений модели, эффективно удаляя вредные элементы и усиливая полезные. Этот процесс полностью без учителя, сохраняя характеристику zero-shot модели, при этом значительно улучшая ее устойчивость.
Эффективность метода ROBOSHOT
Эмпирические оценки ROBOSHOT на девяти задачах классификации изображений и обработки естественного языка подтверждают его эффективность. Метод достигает в среднем улучшения худшей групповой точности на 15,98%, критического показателя для оценки устойчивости, сохраняя или незначительно улучшая общую точность. Например, система значительно улучшает производительность на наборе данных Waterbirds, уменьшая вредную корреляцию между водными фонами и метками водоплавающих птиц. Подобные улучшения наблюдаются на других наборах данных, включая CelebA, PACS, VLCS, и CXR14, указывая на универсальность и устойчивость метода. Эти результаты подчеркивают потенциал ROBOSHOT в улучшении устойчивости zero-shot моделей без необходимости в дополнительных данных или обучении.
Заключение и практическое применение
Исследование решает критическую проблему предвзятости в zero-shot обучении, представляя ROBOSHOT — метод, использующий знания языковых моделей для корректировки встроенных представлений и улучшения устойчивости модели. Этот подход эффективно смягчает предвзятости, не требуя помеченных данных или обучения, сохраняя основное преимущество zero-shot моделей. Улучшая худшую групповую точность и общую производительность на множестве задач, ROBOSHOT предлагает практичное и эффективное решение для повышения надежности и применимости zero-shot моделей.
Посетите ссылку, чтобы ознакомиться с документацией.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
«`
