ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التعلم المستمر لتوليد التعليم الأساسي من خلال مراقبة سلوك الإنسان بعد

Continual Learning for Grounded Instruction Generation by Observing Human Following Behavior

179   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

مجردة نحن ندرس التعلم المستمر لتوليد تعليم اللغة الطبيعي، من خلال مراقبة تنفيذ تعليمات المستخدمين البشري.نحن نركز على سيناريو تعاوني، حيث يقوم النظام على كلا من كل من المهام التي يقوم بها المستخدمون البشريون الذين يستخدمون اللغة الطبيعية.نقارن تنفيذ المستخدم للحصول على التعليمات التي تم إنشاؤها إلى النظام الأصلي نية كإشارة إلى نجاح النظام في توصيل نيتها.نوضح كيفية استخدام هذه الإشارة لتحسين قدرة النظام على إنشاء تعليمات عبر تعلم الشرط السياقي.في التفاعل مع المستخدمين الحقيقيين، يوضح نظامنا تحسينات دراماتيكية في قدرتها على توليد اللغة بمرور الوقت.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

نماذج الترجمة الآلية العصبية (NMT) هي مدفوعة بالبيانات وتتطلب كوربوس تدريب واسع النطاق. في التطبيقات العملية، عادة ما يتم تدريب نماذج NMT على مجال مجال عام ثم يتم ضبطه بشكل جيد من خلال التدريب المستمر على Corpus في المجال. ومع ذلك، فإن هذا يحمل خطر ا لنسيان الكارثي الذي ينخفض ​​فيه الأداء الموجود على المجال العام بشكل كبير. في هذا العمل، نقترح إطارا تعليميا مستمرا جديدا لنماذج NMT. نحن نعتبر سيناريو حيث يتألف التدريب من مراحل متعددة واقتراح تقنية تقطير معارف ديناميكية لتخفيف مشكلة النسيان الكارثي بشكل منهجي. نجد أيضا أن التحيز موجود في الإسقاط الخطي الإخراج عند ضبط جيد على Corpus في المجال، واقترح وحدة تصحيح التحيز للقضاء على التحيز. نقوم بإجراء تجارب في ثلاثة إعدادات تمثيلية لتطبيق NMT. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تحقق أداء فائقا مقارنة بالنماذج الأساسية في جميع الإعدادات.
يسمح التعلم المستمر في أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام للنظام بإضافة مجالات ووظائف جديدة للعمل الإضافي بعد النشر، دون تكبد التكلفة العالية لإعادة النظر في النظام بأكمله في كل مرة. في هذه الورقة، نقترح أول معيار تعلم مستمر على الإطلاق لأنظمة الحوار ال موجهة نحو المهام مع أن يتم تعلم 37 نطما بشكل مستمر في إعدادات التعلم المعدلة والنهاية. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتنفيذ ومقارنة خطوط أساسيات التعلم المستمرة المتعددة، ونقترحنا طريقة معمارية بسيطة ولكنها فعالة تعتمد على المحولات المتبقية. نشير أيضا إلى أن الأداء العلوي للتعلم المستمر يجب أن يكون يعادل التعلم المتعدد المهام عند توفر البيانات من جميع المجال في وقت واحد. توضح تجاربنا أن الطريقة المعمارية المقترحة وإجراءات استراتيجية تستند إلى إعادة التشغيل بسيطة تؤدي بشكل أفضل، من خلال هامش كبير، مقارنة بتقنيات التعلم المستمرة الأخرى، وأسوأ قليلا قليلا من العلوي المتعدد التعلم العلوي أثناء كونه 20x بشكل أسرع في تعلم النطاقات الجديدة. نحن نبلغ أيضا العديد من المفاضلات من حيث استخدام المعلمة وحجم الذاكرة ووقت التدريب، وهي مهمة في تصميم نظام حوار موجه نحو المهام. يتم إصدار المعيار المقترح لتعزيز المزيد من البحث في هذا الاتجاه.
نقترح مخطط تكييف المفردات المباشر لتوسيع نطاق القدرة اللغوية لنماذج الترجمة متعددة اللغات، مما يمهد الطريق نحو التعلم المستمر الفعال للترجمة الآلية متعددة اللغات.نهجنا مناسب لمجموعات البيانات واسعة النطاق، ينطبق على اللغات البعيدة مع البرامج النصية غ ير المرئية، وتحتل التدهور البسيط فقط على أداء الترجمة لأزواج اللغة الأصلية ويوفر أداء تنافسي حتى في الحالة التي نمتلك فيها بيانات أحادية الألوان فقط للغات الجديدة.
لقد أثبتت التعلم المناهج الدراسية، وهي استراتيجية تدريب الآلة التي تغذي حالات التدريب على النموذج من سهولة الصعب، لتسهيل مهمة توليد الحوار. وفي الوقت نفسه، يمكن أن تسفر عن طريقة تقطير المعرفة، منهجية تحويل المعرفة بين المعلمين وشبكات الطلاب دفعة كبير ة من الأداء لنماذج الطلاب. وبالتالي، في هذه الورقة، نقدم مجموعة من التعلم من المناهج الدراسية وتقطير المعرفة لنماذج جيل الحوار الفعالة، حيث يمكن أن يساعد تعلم المناهج الدراسية في تقطير المعارف من جوانب البيانات والنموذج. للبدء، من جانب البيانات، نقوم بتجميع حالات التدريب وفقا لتعقيدها، والتي تحسبها أنواع مختلفة من الميزات مثل طول الجملة والتماسك بين أزواج الحوار. علاوة على ذلك، فإننا نوظف استراتيجية تدريبية عدائية لتحديد تعقيد الحالات من مستوى النموذج. الحدس هو أنه، إذا كان بإمكان التمييز أن يخبر الاستجابة الناتجة عن المعلم أو الطالب، فسيكون الأمر من الصعب على الحالة أن نموذج الطالب لم يتكيف حتى الآن. أخيرا، نستخدم التعلم الذاتي، وهو امتداد لتعلم المناهج الدراسية لتعيين الأوزان لتقطير. في الختام، نقوم بترتيب منهج هرمي يستند إلى الجوانب المذكورة أعلاه لنموذج الطالب بموجب الإرشاد من نموذج المعلم. توضح النتائج التجريبية أن أساليبنا تحقق تحسينات مقارنة مع خطوط الأساس التنافسية.
تدرس هذه الورقة التعلم المستمر (CL) من تسلسل مهام تصنيف معنويات الجانب (ASC) في إعداد CL معين يسمى التعلم الإضافي للمجال (DIL).كل مهمة هي من مجال أو منتج مختلف.يعد إعداد DIL مناسبا بشكل خاص للأشعة السوداء لأنه في اختبار لا يحتاج النظام إلى معرفة المه مة / المجال التي تنتمي إليها بيانات الاختبار.لمعرفةنا، لم تتم دراسة هذا الإعداد من قبل للحصول على ASC.تقترح هذه الورقة نموذجا جديدا يسمى الكلاسيكية.الجدة الرئيسية هي طريقة تعلم مستمرة مناقصة تمكن من نقل المعرفة عبر المهام وتقطير المعرفة من المهام القديمة إلى المهمة الجديدة، مما يلغي الحاجة إلى معرفات المهام في الاختبار.النتائج التجريبية تظهر فعالية عالية من الكلاسيكية.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا