Liang Wenfeng tunnistaa jatkuvan oppimiskyvyn tekoälyn heikkoudeksi. Miten DeepSeek ratkaisee tämän ongelman?
DeepSeek
DeepSeekin johtaja Liang Wenfeng totesi, että tekoälyn jatkuva oppimiskyky on keskeinen heikkous. Yritys kehittää menetelmiä tämän ongelman ratkaisemiseksi, mukaan lukien tehokkaat hienosäätöalgoritmit ja mallien sovittaminen uuteen dataan ilman, että niitä tarvitsee kouluttaa uudelleen alusta.
Liang Wenfeng, DeepSeekin toimitusjohtaja, huomautti, että yksi nykyaikaisten tekoälyjärjestelmien suurimmista ongelmista on niiden kyvyttömyys jatkuvaan oppimiseen. Toisin kuin ihmiset, jotka imevät jatkuvasti uutta tietoa, useimmat tekoälymallit pysyvät staattisina koulutusvaiheen jälkeen eivätkä pysty sopeutumaan uuteen dataan ilman täydellistä uudelleenkoulutusta. DeepSeek työstää tämän ongelman ratkaisemista kehittämällä algoritmeja, jotka mahdollistavat mallien tehokkaan hienosäädön uudella datalla samalla kun ne säilyttävät aiemmin hankitun tiedon. Tämä sisältää regularisointitekniikoita, jotka estävät katastrofaalisen unohtamisen, sekä arkkitehtuurisia ratkaisuja, jotka helpottavat inkrementaalista oppimista. Tällainen lähestymistapa tekee tekoälyjärjestelmistä joustavampia ja ajantasaisempia pitkällä aikavälillä, mikä on erityisen tärkeää tehtävissä, jotka vaativat jatkuvaa tiedon päivittämistä, kuten uutissyötteiden tai tieteellisten julkaisujen analysointi.
Lähde: DeepSeek (GNews) —
Alkuperäinen