Новый подход машинного обучения для символьной регрессии с использованием больших языковых моделей.

 LASR: A Novel Machine Learning Approach to Symbolic Regression Using Large Language Models






Применение LASR в Symbolic Regression с использованием больших языковых моделей

LASR: Новый подход машинного обучения к символьной регрессии с использованием больших языковых моделей

Символьная регрессия – это передовой вычислительный метод для поиска математических уравнений, лучше всего объясняющих набор данных. В отличие от традиционной регрессии, которая подгоняет данные к заранее определенным моделям, символьная регрессия ищет базовые математические структуры с нуля. Этот подход стал популярным в научных областях, таких как физика, химия и биология, где исследователи стремятся раскрыть фундаментальные законы, управляющие природными явлениями. Путем создания интерпретируемых уравнений символьная регрессия позволяет ученым более интуитивно объяснять закономерности в данных, что делает ее ценным инструментом в широком streben к автоматизированному научному открытию.

Вызовы символьной регрессии и решения

Одним из ключевых вызовов в символьной регрессии является огромное пространство поиска потенциальных гипотез. По мере увеличения сложности данных количество возможных решений растет экспоненциально, что делает эффективный поиск вычислительно запретительным. Традиционные подходы, такие как генетические алгоритмы, полагаются на случайные мутации и кроссоверы для эволюции решений, но часто нуждаются в помощи в масштабируемости и эффективности. В результате существует настоятельная необходимость в более эффективных методах обработки больших наборов данных без ущерба точности или интерпретируемости, что способствует прогрессу в научном открытии.

Метод LASR и его преимущества

Исследователи из UT Austin, MIT, Foundry Technologies и Университета Кембриджа разработали новый метод под названием LASR (Learned Abstract Symbolic Regression). Этот инновационный подход объединяет традиционную символьную регрессию с большими языковыми моделями (LLM), чтобы ввести новый уровень эффективности и точности. LASR разработан для построения библиотеки абстрактных, повторно используемых концепций для направления процесса генерации гипотез. Путем использования LLM метод снижает зависимость от случайных эволюционных шагов и вводит механизм, основанный на знаниях, направляющий поиск к более релевантным решениям.

Применение LASR и результаты

Производительность LASR была протестирована на различных бенчмарках, включая уравнения Фейнмана, состоящие из 100 физических уравнений известных “Лекций по физике” Фейнмана. LASR значительно превзошел современные подходы к символьной регрессии в этих тестах. В то время как лучшие традиционные методы решали 59 из 100 уравнений, LASR успешно обнаружил 66. Это значительное улучшение, особенно учитывая, что метод тестировался с теми же гиперпараметрами, что и его конкуренты. Дополнительно, на синтетических бенчмарках, созданных для имитации задач научного открытия в реальном мире, LASR последовательно показывал превосходную производительность по сравнению с базовыми методами. Результаты подчеркивают эффективность комбинирования LLM с эволюционными алгоритмами для улучшения символьной регрессии.

Заключение

Метод LASR представляет собой значительный шаг вперед в символьной регрессии. Путем введения знанием управляемого, концептуально направленного подхода он предлагает решение для проблем масштабируемости, которые давно преследовали традиционные методы. Использование LLM для генерации абстрактных концепций обеспечивает новый уровень эффективности, позволяя методу быстрее сходиться к точным и интерпретируемым уравнениям. Успех LASR в превзойдении существующих методов на бенчмарках и обнаружении новых идей в законах масштабирования LLM подчеркивает его потенциал для продвижения в символьной регрессии и машинном обучении.



Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…