Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/knowledge_accumulator/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Knowledge Accumulator | Telegram Webview: knowledge_accumulator/143 -
Telegram Group & Telegram Channel
AutoNumerics-Zero: Automated Discovery of State-of-the-Art Mathematical Functions [2023] - ещё одно AI-открытие уходящего года

Продолжаем тему оптимизации программ. Почти одновременно с FunSearch вышла другая работа от Deepmind, правда, не применяющая LLM, и поэтому попавшая только в Just Links. Идеологически она похожа на AutoML-Zero, про который я уже тоже писал пост.

Итак, мы умеем легко и быстро производить на компьютере 4 базовые арифметические операции. Однако, "трансцендентные" функции, например, экспоненту, нельзя легко посчитать. Компьютер их считает приближённо, например, с помощью ряда Тейлора. При этом, нам достаточно уметь приближать её на промежутке [0;1], т.к. в целую степень мы умеем легко возводить и таким образом получить любую степень.

Итак, задача - найти как можно более короткую / быструю программу, вычисляющую экспоненту на отрезке с заданной точностью. Авторы представляют программу в виде графа вычислений (см. картинку). Вершинами является вход x, выход f, константы и математические операции, в которые по направленным рёбрам попадают входные данные.

Генетический алгоритм поддерживает популяцию графов, случайно добавляет мутации в них - добавление вершин, удаление, замена ребра и т.д. Оптимизируется одновременно точность и скорость (кол-во операций или время исполнения). Так как у нас 2 важных критерия отбора, используется специальный алгоритм сортировки популяции, выбирающий программы, сбалансированные по-разному с точки зрения критериев.

В результате, алгоритм не оставляет камня на камне от бейзлайнов, созданных приматами. Количество операций сокращается примерно в 2 раза, но это не самое крутое. Алгоритм подбирает функции так, чтобы компилятор оптимизировал их наиболее выгодно, в итоге скорость возрастает в >3 раза.

И вновь кожанные мешки показывают свою несостоятельность в сложных многослойных задачах, которые нельзя разбить на изолированные кусочки. End-to-end алгоритмическая оптимизация не оставляет нам никаких шансов.

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/143
Create:
Last Update:

AutoNumerics-Zero: Automated Discovery of State-of-the-Art Mathematical Functions [2023] - ещё одно AI-открытие уходящего года

Продолжаем тему оптимизации программ. Почти одновременно с FunSearch вышла другая работа от Deepmind, правда, не применяющая LLM, и поэтому попавшая только в Just Links. Идеологически она похожа на AutoML-Zero, про который я уже тоже писал пост.

Итак, мы умеем легко и быстро производить на компьютере 4 базовые арифметические операции. Однако, "трансцендентные" функции, например, экспоненту, нельзя легко посчитать. Компьютер их считает приближённо, например, с помощью ряда Тейлора. При этом, нам достаточно уметь приближать её на промежутке [0;1], т.к. в целую степень мы умеем легко возводить и таким образом получить любую степень.

Итак, задача - найти как можно более короткую / быструю программу, вычисляющую экспоненту на отрезке с заданной точностью. Авторы представляют программу в виде графа вычислений (см. картинку). Вершинами является вход x, выход f, константы и математические операции, в которые по направленным рёбрам попадают входные данные.

Генетический алгоритм поддерживает популяцию графов, случайно добавляет мутации в них - добавление вершин, удаление, замена ребра и т.д. Оптимизируется одновременно точность и скорость (кол-во операций или время исполнения). Так как у нас 2 важных критерия отбора, используется специальный алгоритм сортировки популяции, выбирающий программы, сбалансированные по-разному с точки зрения критериев.

В результате, алгоритм не оставляет камня на камне от бейзлайнов, созданных приматами. Количество операций сокращается примерно в 2 раза, но это не самое крутое. Алгоритм подбирает функции так, чтобы компилятор оптимизировал их наиболее выгодно, в итоге скорость возрастает в >3 раза.

И вновь кожанные мешки показывают свою несостоятельность в сложных многослойных задачах, которые нельзя разбить на изолированные кусочки. End-to-end алгоритмическая оптимизация не оставляет нам никаких шансов.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/143

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The Singapore stock market has alternated between positive and negative finishes through the last five trading days since the end of the two-day winning streak in which it had added more than a dozen points or 0.4 percent. The Straits Times Index now sits just above the 3,060-point plateau and it's likely to see a narrow trading range on Monday.

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

Knowledge Accumulator from kr


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA