AI-II的工作总结
AI-II的工作总结
Dynamic Sparsity in Machine Learning | NeurIPS 2024 Tutorial
- NeurIPS Tutorial Dynamic Sparsity in Machine Learning: Routing Information through Neural Pathways
- 机器学习的最新进展导致从传统的稀疏建模（专注于神经表示中的静态特征选择）转变为动态稀疏性（根据输入激活不同的神经通路）。 除其他方向外，这一行正在推动基础模型的新架构，例如稀疏的 Mixtures of Experts。在本教程中，我们探讨了动态稀疏性如何提供几个优势，特别是：i） 在模型表示和预测中加入结构约束;ii） 执行条件计算，根据输入复杂度自适应调整模型大小;iii） 在加速训练和推理的同时获得密集模型的性能。本教程通过统一的视角将这些工作线联系起来，包括教学材料和各种应用程序（包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习）中的具体示例，以使普通研究受众熟悉这种新的、新兴的范式并促进未来的研究。教程信息可在 https://dynamic-sparsity.github.io/
主要内容
这篇论文的主题是“动态稀疏性在机器学习中的应用”，由André Martins和Edoardo Ponti于2024年NeurIPS会议上发表。研究者们探讨了通过神经网络的路径传递信息的方式，强调了动态稀疏性在提高模型性能和效率方面的重要性。动态稀疏性是指在训练过程中，模型可以通过选择性地激活重要的神经元，从而减少计算负担并提高表达能力。论文中可能讨论了实现动态稀疏性的不同技术、应用场景以及与传统稠密神经网络相比的优缺点。
NeurIPS 2024 Tutorial: Sandbox* for the Blackbox: How LLMs learn Structured Data
- NeurIPS 2024 Tutorial: Sandbox* for the Blackbox: How LLMs learn Structured Data
NeurIPS Tutorial Sandbox for the Blackbox: How LLMs Learn Structured Data?
近年来，大型语言模型 （LLM） 在自然语言处理、计算机视觉和强化学习等各个学科中取得了前所未有的成功。这一成功激发了旨在从理论角度（如表示和优化）和科学方法（如可解释性）理解这些模型的研究蓬勃发展。 要理解 LLM，机器学习社区的一个重要研究主题是将输入建模为数学结构化数据（例如马尔可夫链）， 我们对数据属性有完整的了解和控制。目标是使用这种受控的输入来获得有价值的见解，了解 LLM 学习了哪些解决方案以及他们如何学习这些解决方案（例如归纳头）。鉴于模型越来越普遍，尤其是在安全关键型应用中，而我们对它们的了解有限，这种理解至关重要。 虽然上述使用这种结构化方法的工作为了解 LLM 的内部运作提供了有价值的见解，但该领域的广度和多样性使得专家和非专家都越来越难以跟上步伐。为了解决这个问题，我们的教程旨在从表征兼学习的角度为 LLM 分析的最新进展提供一个统一的观点。为此，我们重点关注这两个 ...
文章结构
语言模型的基本原理：介绍语言模型在处理自然语言时的基本机制及其架构。
结构化数据的定义：定义什么是结构化数据，以及它在机器学习和语言处理中的重要性。
学习过程的分析：详细分析语言模型如何从结构化数据中提取信息，包括数据的表示、处理和生成。
实验与结果：展示模型在不同结构化数据集上的表现，并分析其学习效果。
应用和影响：讨论此研究对学术界、业界的影响，尤其是在自然语言处理、数据科学和人工智能领域的潜在应用。
优化模型
并探讨了序列数据的优化模型。通过对“它们可以代表什么？”和“它们是如何学习的？”这两个核心问题的分析，文章讨论了模型在处理序列数据时的泛化能力。
- 序列数据的特性：论文首先介绍了序列数据的定义及其在不同领域（如自然语言处理、时间序列分析等）中的重要性。
- 学习过程：深入探讨了优化模型如何通过学习过程来捕捉序列数据的特征和模式。
- 泛化能力：分析了模型在面对新、未见过的数据时的表现，以及如何确保模型的稳健性和准确性。 论文的结构分为两部分，分别关注于模型的不同方面，既包括理论基础，也涉及实际应用。