محققان در مقاله جدیدی به سراغ یکی از چالشهای اصلی در آموزش مدلهای هوش مصنوعی، یعنی تنظیم «تعادل» بین عملکرد مدل و حفظ ویژگیهای اصلی آن (Fine-tuning)، رفتهاند.
تکنیکهای معمول برای این کار، اغلب بر پایه آزمون و خطا برای تنظیم پارامترها هستند. اما این روش جدید با استفاده از «نظریه بازیها»، یک رویکرد سیستماتیک و ریاضی برای یادگیری خودکار این پارامترها ارائه میدهد. در واقع، مدل یاد میگیرد چگونه بیشترین بازدهی را داشته باشد بدون اینکه از چارچوبهای تعیینشده توسط مدل مرجع بیش از حد فاصله بگیرد. این یعنی آموزش هوشمندتر، سریعتر و بهینهتر! 🔥
منبع: arXiv AI