但是Meta这篇工作ScPO从模型的自我一致性出发,构造偏好数据。具体而言,对模型的不同回答进行统计分类,将投票数最多的回复视作偏好数据,投票数最少的视作拒绝数据,以此来构造数据对。 Method 初始化 ScPO是一个在线学习的方法,即每一轮模型在一些高质量的prompt上采样回复,提取偏好数据对,然后优化。再用优化后的...
作者在四种情况下进行实验,分别是:1.正常用户正常物品。2.正常用户冷启动物品。3.冷启动用户正常物品。4.冷启动用户冷启动物品。在冷启动场景下,MAMO表现优异。 回到顶部(go to top) 总结 本文提出的MAMO关键在于使用了多个记忆模块,使得模型可以为每个用户生成更合适的初始值,增强了模型的泛化能力。这里可以从实验...
outer更新——元优化Meta-optimization 按照MAML这样基于梯度的元学习算法的标准,元更新公示如伪代码第十行所示(注意红框参数)。 除了\theta ,文章还对 \beta_1 的值进行元更新, \beta_1 是用于更新每个子任务的梯度的步长,如伪代码第11行所示。 以这种方式从数据中学习 \beta_1 的值使算法更健壮,并且由于其...
"Performance index and meta- optimization of a direct search optimization method". In: En- gineering Optimization 1 (2012), pp. 1-19. doi: 10 . 1080 / 0305215X.2012.725052.Krus, P., and J. Olvander. "Performance Index and Meta-Optimization of a Direct Search Optimization Method." ...
This paper presents the extension of framework for automatic design space exploration (FADSE) tool using a meta-optimization approach, which is used to improve the performance of design space exploration algorithms, by driving two different multiobjective meta-heuristics concurrently. More precisely, we...
The meta-optimization 在不同任务之间被执行,是通过 SGD 进行的,使得模型的参数 $\theta$ 被通过如下的方式进行更新: 其中,ββ是 meta step size。整个算法,可以在 Algorithm 1 中找到。 The MAML meta-gradient update 涉及到 a gradient through a gradient. 计算上来说,这需要一个额外的反向传播,通过 f...
UNDERSTANDING SHORT-HORIZON BIAS IN STOCHASTIC META-OPTIMIZATION(ICLR 2018)首先提出了meta-learning中存在的short-horizon bias问题。该问题指的是,内循环其实是在模拟模型finetune的过程,内循环轮数如果较小,对应的finetune轮数较小,这种情况下模型会出现贪心效应,finetune轮数小和finetune轮数大最终达到的最优点是...
论文链接:https://ai.meta.com/research/publications/meta-large-language-model-compiler-foundation-models-of-compiler-optimization/ 研究人员在他们的论文中解释说:「LLM Compiler 增强了对编译器中间表示(IR)、汇编语言和优化技术的理解。」这种增强的理解使模型能够执行以前仅限于人类专家或专业工具的任务。
UNDERSTANDING SHORT-HORIZON BIAS IN STOCHASTIC META-OPTIMIZATION(ICLR 2018)首先提出了meta-learning中存在的short-horizon bias问题。该问题指的是,内循环其实是在模拟模型finetune的过程,内循环轮数如果较小,对应的finetune轮数较小,这种情况下模型会出现贪心效应,finetune轮数小和finetune轮数大最终达到的最优点是...
4.2 元优化(Meta Optimization) 针对ER-TTE的自适应元学习框架MetaER-TTE,初始化参数为\phi^*支持对每个轨迹的适应,主要分为3个部分:任务聚类(task-clustering),聚类感知参数存储器(cluster-aware parameter memory)和学习率生成器(learning rate generator)。首先根据上下文信息将轨迹聚类为几个类别,然后导出聚类感知...