Комментарии 3
Сглаженный ландшафт за счёт повышения неопределенности повышает богатство выбора модели, вместо локального минимума в котором делается жёсткий вывод, модель сталкивается с практически равновероятными вариантами, где модель может исследовать альтернативы.
При соответствующих промптах, модели могут глубоко исследовать варианты ответа и метарефлексировать над своим выбором.
Тут еще что может быть интересно, что можно ввести обратную меру изменения топологии ландшафта, его различных метрик при обучении на новых даных -- мера сглаживания ландшафта будет мерой понимания, таким образом.
Согласен.
Если рассматривать сглаженность ландшафта как обратную меру резких градиентов,
то при обучении на новых данных можно отслеживать,
насколько модель сохраняет широкие области "почти-равнозначных" решений.
Такая мера локальной плоскости/флатности (flatness)
может быть использована как индикатор обобщающей способности,
а при специальных промптах , даже как метрика "семантической гибкости" или глубины обработки вариантов.
То есть не просто насколько точно модель отвечает,
а насколько устойчиво она удерживает несколько решений одновременно,
не коллапсируя в самый вероятный паттерн.
Больше данных — ровнее ландшафт нейросетей