付費限定方格精選
[探索] 使用 Mixture of Experts 建立多任務學習框架
閱讀時間約 16 分鐘
多任務學習（Multi-task Learnig）
多任務學習指的是使用多個相關的任務目標（Multiple objectives）來學習共享的表示方法。比起單一任務的學習方式，多任務學習會讓模型能夠使用在未曾見過的新任務中，也更易於泛化（generalize）。在這裡，相關性指的是能夠使用同樣的特徵來做多任務學習，或擁有相同的分佈。多任務學習有兩類學習方法：一是如前所提，使用多個相關任務目標，另一是使用一個主要任務，但搭配多個輔助任務（Auxiliary tasks）來幫助學習主要任務。
如何透過多任務學習來提升模型的泛化能力，可以由下列五點來說明：
- 非明顯資料擴增（Implicit data augmentation）使用多個相關任務的標註，多任務學習可以平均掉與任務獨立，和資料相依的噪點，而使模型更易最佳泛化。
- 專注學習焦點（Attention focusing）：多任務學習可以使模型專注在任務共享的特徵上，並可藉由其他任務提供判定習得的特徵是否與任務無關的證據。
- 透過其他任務來學習重要特徵（Eavesdropping）：因為每個任務學習共享特徵的難易度不同，多任務學習可以透過較易學習共享特徵的任務來直接學習與任務相關的重要特徵。
- 偏好學習特定特徵（Representation bias）：多任務學習會偏好學習被相關任務共享的特徵。
- 調節模型（Regularization）：透過學習共享特徵，多任務學習可以有效地降低過度擬合。
在 《Youtube 如何推薦你下一個影片？》[1] 一文介紹了 Google 如何利用一個多任務學習的學習演算法，建造一個影片的推薦系統。所使用的架構是 wide (shallow tower) and deep (Multi-gate Mixture of Experts, MMoE) 。在訓練目標上則採用多個目標（objectives），分別是使用者的點閱率（engagement objective） 和滿意度（satisfaction objective）。點擊率和欣賞影片的時間都屬於使用者的點閱率。而按讚或移除則屬於滿意度。
以行動支持創作者！付費即可解鎖
本篇內容共 6571 字、0
則留言，僅發佈於翻滾吧！駭客女孩！你目前無法檢視以下內容，可能因為尚未登入，或沒有該房間的查看權限。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 只有 Encoder Layer，沒有 D
CODE
1.Capture 獲取：儲存引發共鳴的資訊
2.Organize 組織：著眼於可操作性
PARA
本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
我自己很喜歡同時讀多本書。
而且我會先比較每一本書的目錄，
來學習每個作者編排內容的方式。
例如機器學習就有很多的書都在教，
而且裡面的內容也可以差異很大。
有的書可能整本都是理論，
有的書整本都是程式碼，
而理論仔細去比較，
有的又更側重其計算複
這篇文章介紹了《深度學習的技術》中的五大學習部分：記憶力，理解力，知識網，拓展能力與生活應用。作者分享了對於這些學習部分的心得與建議，並提供了主題相關的書籍推薦及閱讀資料。
本文探討了監督式學習、分群和相似度這幾個推薦系統算法，分別討論了它們的優點、缺點以及適用場景。這些算法在推薦系統中扮演著重要角色，並透過特徵選擇與預處理、相似度度量和鄰居的選擇等關鍵因素進行深入分析。文章最後提出在選擇推薦系統算法時應該考慮的因素，以及未來的研究方向。
學會如何建立合作關係和協作完成任務，是在現實職場中很重要的能力。 書本提到了一些觀點，協作對象不該一視同仁，一個偏好獨立工作的軟體工程師，要如何與一位合作型的產品經理一起協作開發一個新功能？一個協調型的培訓人員，如何和一個獨立型的老師協作改善教學品質？書中的案例或許能幫你思考這些問題的答案。
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 只有 Encoder Layer，沒有 D
CODE
1.Capture 獲取：儲存引發共鳴的資訊
2.Organize 組織：著眼於可操作性
PARA
本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
我自己很喜歡同時讀多本書。
而且我會先比較每一本書的目錄，
來學習每個作者編排內容的方式。
例如機器學習就有很多的書都在教，
而且裡面的內容也可以差異很大。
有的書可能整本都是理論，
有的書整本都是程式碼，
而理論仔細去比較，
有的又更側重其計算複
這篇文章介紹了《深度學習的技術》中的五大學習部分：記憶力，理解力，知識網，拓展能力與生活應用。作者分享了對於這些學習部分的心得與建議，並提供了主題相關的書籍推薦及閱讀資料。
本文探討了監督式學習、分群和相似度這幾個推薦系統算法，分別討論了它們的優點、缺點以及適用場景。這些算法在推薦系統中扮演著重要角色，並透過特徵選擇與預處理、相似度度量和鄰居的選擇等關鍵因素進行深入分析。文章最後提出在選擇推薦系統算法時應該考慮的因素，以及未來的研究方向。
學會如何建立合作關係和協作完成任務，是在現實職場中很重要的能力。 書本提到了一些觀點，協作對象不該一視同仁，一個偏好獨立工作的軟體工程師，要如何與一位合作型的產品經理一起協作開發一個新功能？一個協調型的培訓人員，如何和一個獨立型的老師協作改善教學品質？書中的案例或許能幫你思考這些問題的答案。