Исследователи из Нью-Йоркского университета и Университета Помпеу Фабра (Испания) разработали методику, названную Meta-learning for Compositionality (MLC), для повышения способности нейронных сетей делать композиционные обобщения.

Композиционное обобщение – это способность усваивать новую концепцию и применять ее для понимания смежных вариантов использования этой концепции. MLC предполагает обучение нейронных сетей, подобных тем, которые используются в искусственном интеллекте и машинном обучении, с целью улучшения их навыков композиционного обобщения путем практики.

Исследователи обнаружили, что MLC превосходит существующие подходы и даже может соответствовать или превосходить человеческие показатели в этих задачах. Это достижение может иметь значение для улучшения возможностей больших языковых моделей типа ChatGPT и систем распознавания речи.

Источник: Ferra