Telegram Group & Telegram Channel
Среди статей на ICML нашел интересный топик - knowledge transfer from foundation models. Такая смесь дистилляции (которая фокусируется на переносе знаний между архитектурами) и трансфер лернинга (перенос знаний между задачами). Возьмем для примера две статьи, одна от Apple, другая от Amazon (неудивительно, что этим больше интересуются компании, чем университеты).

В Knowledge Transfer from Vision Foundation Models for Efficient Training of Small Task-specific Models авторы предложили т.н. task-oriented knowledge transfer - по сути нехитрая трехшаговая схема, что в каком порядке учить, что замораживать, как выбирать неразмеченный датасет. Ничего сверхординарного, зато много результатов экспериментов, подтверждающих полезность этой схемы.

Transferring Knowledge from Large Foundation Models to Small Downstream Models понравилась больше. В этой статье авторы предлагают своего рода выучиваемый feature selection поверх фичей из foundation моделей. Идея такая: надо заставить модель-студента выучивать только нужные фичи от учителя, а остальные можно игнорить (в отличие от обычной дистилляции, где студент должен выучить все, и обычно в пространстве предсказаний, а не фичей).

The core intuition behind AFT is that we want the downstream model to prefer making predictions based on information already present in the pre-trained features, as they are highly likely to contain useful knowledge for the downstream task, but without necessarily using all pretrained features, since not all of them will be relevant to the downstream task.

In contrast to KD, AFT does not penalize the downstream model (student) from forgetting some of the pretrained (teacher) features, and only penalizes learning extra features not extracted from pre-training.


Техническая реализация представляет собой дополнительную компоненту лосса, который регуляризует обучение основной модели, используя фичи от pretrained foundation модели. При этом можно использовать фичи сразу от нескольких моделей, и успешно дистиллировать их все. Кстати, оказалось, что для компьютерного зрения фичи из нескольких моделей более полезны, чем в NLP - авторы предполагают, что причина в большем разнообразии vision моделей по сравнению с однотипными языковыми трансформерами, обученными на одних и тех же датасетах.

Повторюсь: умение делать небольшие модели - важно и нужно.



group-telegram.com/partially_unsupervised/230
Create:
Last Update:

Среди статей на ICML нашел интересный топик - knowledge transfer from foundation models. Такая смесь дистилляции (которая фокусируется на переносе знаний между архитектурами) и трансфер лернинга (перенос знаний между задачами). Возьмем для примера две статьи, одна от Apple, другая от Amazon (неудивительно, что этим больше интересуются компании, чем университеты).

В Knowledge Transfer from Vision Foundation Models for Efficient Training of Small Task-specific Models авторы предложили т.н. task-oriented knowledge transfer - по сути нехитрая трехшаговая схема, что в каком порядке учить, что замораживать, как выбирать неразмеченный датасет. Ничего сверхординарного, зато много результатов экспериментов, подтверждающих полезность этой схемы.

Transferring Knowledge from Large Foundation Models to Small Downstream Models понравилась больше. В этой статье авторы предлагают своего рода выучиваемый feature selection поверх фичей из foundation моделей. Идея такая: надо заставить модель-студента выучивать только нужные фичи от учителя, а остальные можно игнорить (в отличие от обычной дистилляции, где студент должен выучить все, и обычно в пространстве предсказаний, а не фичей).

The core intuition behind AFT is that we want the downstream model to prefer making predictions based on information already present in the pre-trained features, as they are highly likely to contain useful knowledge for the downstream task, but without necessarily using all pretrained features, since not all of them will be relevant to the downstream task.

In contrast to KD, AFT does not penalize the downstream model (student) from forgetting some of the pretrained (teacher) features, and only penalizes learning extra features not extracted from pre-training.


Техническая реализация представляет собой дополнительную компоненту лосса, который регуляризует обучение основной модели, используя фичи от pretrained foundation модели. При этом можно использовать фичи сразу от нескольких моделей, и успешно дистиллировать их все. Кстати, оказалось, что для компьютерного зрения фичи из нескольких моделей более полезны, чем в NLP - авторы предполагают, что причина в большем разнообразии vision моделей по сравнению с однотипными языковыми трансформерами, обученными на одних и тех же датасетах.

Повторюсь: умение делать небольшие модели - важно и нужно.

BY partially unsupervised


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/partially_unsupervised/230

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups. Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences. If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. Lastly, the web previews of t.me links have been given a new look, adding chat backgrounds and design elements from the fully-features Telegram Web client. Additionally, investors are often instructed to deposit monies into personal bank accounts of individuals who claim to represent a legitimate entity, and/or into an unrelated corporate account. To lend credence and to lure unsuspecting victims, perpetrators usually claim that their entity and/or the investment schemes are approved by financial authorities.
from us


Telegram partially unsupervised
FROM American