Knowledge Accumulator

Поговорим про горький урок

Внесу свои 5 копеек по поводу эссе Ричарда Саттона, одного из крупнейших исследователей в ИИ.
Вкратце, эссе о том, что исследователи потратили тонны ресурсов на использование экспертных знаний для решения задач или улучшения алгоритмов, но в итоге лучший результат показывают алгоритмы, которые полезно применяют большие вычислительные ресурсы и полагаются на оптимизацию.

У этого эссе есть и возражения, касающиеся того, что не так уж и мало "экспертных знаний" дошло до нас - например, базовые блоки нейросетей - свёртки, функции активаций, а также алгоритмы обучения - это человеческие идеи. К тому же, всё это работает на инженерной инфраструктуре, которая была спроектирована людьми - операционные системы, процессоры и т.д.

Что могу сказать?

1) Важно разделять инфраструктуру и алгоритмы. Инфраструктура обеспечивает возможность оперировать абстракциями и надёжно проводить расчёты, она может быть как спроектирована, так и придумана человеком, но результат расчётов будет тот же самый.
2) Я бы не стал переоценивать "человеческую экспертизу" в современном ИИ. Если мы говорим о строительных блоках архитектур, так это наоборот, демонстрация нашей ущербности. Мало того, что 99.9% придумывается и выкидывается на помойку, так то, что работает - это предельно простые штуки. Как показывает AutoMLZero - дай тупому брутфорсу перебрать программы из матрично-векторых простейших операций, и он тебе придумает нейросеть. А уж про простоту идеи трансформера вы и так знаете.
3) Говорят, в немалой части задач необходимым фактором успеха был какой-нибудь экспертный костыль вроде симметричных аугментаций. Но причиной этому является то, что алгоритм обучения придуман человеком. Если бы алгоритм был оптимизирован на решаемой задаче, он бы выучил все необходимые костыли самостоятельно, и сделал бы это гораздо эффективнее нас.

На сегодняшний день я полностью согласен с Саттоном, но трактовать его надо максимально широко. Самый неправильный вывод, который тут можно сделать - "нужно просто бесконечно увеличивать трансформер, и это даст любой желаемый результат". Но на самом деле расти должна совместная параметризация архитектуры и алгоритма обучения, оптимизируемая под обучаемость новым задачам. Так мы и придём к успеху.

@knowledge_accumulator

www.tg-me.com/br/Knowledge Accumulator/com.knowledge_accumulator/101

2.4K viewsedited  Sep 4, 2023 at 08:03

Поговорим про горький урок

Внесу свои 5 копеек по поводу эссе Ричарда Саттона, одного из крупнейших исследователей в ИИ.
Вкратце, эссе о том, что исследователи потратили тонны ресурсов на использование экспертных знаний для решения задач или улучшения алгоритмов, но в итоге лучший результат показывают алгоритмы, которые полезно применяют большие вычислительные ресурсы и полагаются на оптимизацию.

У этого эссе есть и возражения, касающиеся того, что не так уж и мало "экспертных знаний" дошло до нас - например, базовые блоки нейросетей - свёртки, функции активаций, а также алгоритмы обучения - это человеческие идеи. К тому же, всё это работает на инженерной инфраструктуре, которая была спроектирована людьми - операционные системы, процессоры и т.д.

Что могу сказать?

1) Важно разделять инфраструктуру и алгоритмы. Инфраструктура обеспечивает возможность оперировать абстракциями и надёжно проводить расчёты, она может быть как спроектирована, так и придумана человеком, но результат расчётов будет тот же самый.
2) Я бы не стал переоценивать "человеческую экспертизу" в современном ИИ. Если мы говорим о строительных блоках архитектур, так это наоборот, демонстрация нашей ущербности. Мало того, что 99.9% придумывается и выкидывается на помойку, так то, что работает - это предельно простые штуки. Как показывает AutoMLZero - дай тупому брутфорсу перебрать программы из матрично-векторых простейших операций, и он тебе придумает нейросеть. А уж про простоту идеи трансформера вы и так знаете.
3) Говорят, в немалой части задач необходимым фактором успеха был какой-нибудь экспертный костыль вроде симметричных аугментаций. Но причиной этому является то, что алгоритм обучения придуман человеком. Если бы алгоритм был оптимизирован на решаемой задаче, он бы выучил все необходимые костыли самостоятельно, и сделал бы это гораздо эффективнее нас.

На сегодняшний день я полностью согласен с Саттоном, но трактовать его надо максимально широко. Самый неправильный вывод, который тут можно сделать - "нужно просто бесконечно увеличивать трансформер, и это даст любой желаемый результат". Но на самом деле расти должна совместная параметризация архитектуры и алгоритма обучения, оптимизируемая под обучаемость новым задачам. Так мы и придём к успеху.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator