分类目录归档:DeepLearning

GAIA:466个精心设计的问题和答案

GAIA 基准测试保留了 300 个问题用来构建 AI 模型的排名

  • GAIA 设计的问题对人类来说简直轻而易举,而对大多数 A 来说却很有挑战性
  • 即,人类回答准确率为 92%,而用上插件的 GPT-4 回答准确率仅为 15%
  • GAIA 设计的问题需要 AI 模型具备推理、多模态处理或工具使用熟练程度等基本能力

GAIA 的设计原则(原始论文):

  1. 概念上简单但多样化(对人类来说比较乏味,考验 AI 的快速适应力)
  2. 可解释性;让用户很容易理解模型的推理轨迹
  3. 对记忆的鲁棒性;计划并成功地完成一些步骤
  4. 易用性;问题的答案是简洁和明确的事实

GAIA 的问题示例:

  • 一级问题:最多只需要一

Read more

基础神经元

一个典型的神经元

附件/Pasted image 20210902165153.png

  • Axon 轴突
  • Dendritic tress 树突
  • Axon hillock 轴突体

线性神经元

$$y = b+\sum_ix_iw_i$$ 附件/Pasted image 20210903141612.png

二进制阈值神经元

对线性加权运算的结果,进行阈值判定

$$z = b+\sum_ix_iw_i$$ $$\begin{equation} y = \left\{ \begin{array}{rl} 1 & \mbox{if } z \geq 0, \\ 0 &

Read more

word2vec 系列

1 word2vec概述

广义上指能将词语文本转化为向量的一类技术,也称词嵌入(word embedding)

狭义上指借助神经网络模型为基础构建词向量的过程,其中最经典的两类word2vec技术分别为skip-gram和CBOW

最终获取的词向量,可看作表示单词意义的向量,也可以看作是词的特征向量

2 word

Read more