[Энергетические модели] EBM против нормализованных потоков, VAE, GAN. Вывод с помощью энергетичес...
Byte Goose AI.
0:00 / 0:00
[Энергетические модели] EBM против нормализованных потоков, VAE, GAN. Вывод с помощью энергетичес...
1 780 просмотров · 7 месяцев назад
Byte Goose AI.
4,84 тыс. подписчиков
1 780 просмотров · 7 месяцев назад
Большинство моделей, с которыми мы ежедневно взаимодействуем — стандартные трансформеры или диффузионные сети — одержимы вероятностями, сумма которых равна единице. Они аккуратны, нормализованы и масштабируемы определенным образом, что обходится дорого. Но что, если отказаться от нормализации? Что, если вместо вычисления вероятности просто присвоить энергетический балл каждому возможному состоянию мира?
Добро пожаловать в мир энергетических моделей, или EBM.
Мы поговорим о:
Ландшафте: почему ненормализованные энергетические функции дают нам больше архитектурной свободы, чем мы когда-либо считали возможным.
Физике обучения: как динамика Ланжевена и выборка MCMC позволяют нам перемещаться по этим энергетическим ландшафтам, чтобы найти «истину» в наших данных.
Новом рубеже: почему новейшие энергетические трансформеры превосходят гигантов по масштабируемости, по сути, «думая» дольше во время вывода — жертвуя вычислительным временем ради более умных ответов.