HyperAIHyperAI
منذ 17 أيام

الاستخلاص المرفوض المثلى بموازنة محددة للنماذج التوليدية

Alexandre Verine, Muni Sreenivas Pydi, Benjamin Negrevergne, Yann Chevaleyre
الاستخلاص المرفوض المثلى بموازنة محددة للنماذج التوليدية
الملخص

تم اقتراح طرق العينة المرفوضة مؤخرًا لتحسين أداء النماذج التوليدية القائمة على المُميّز. ومع ذلك، فإن هذه الطرق تكون مثالية فقط في حالة ميزانية عينة غير محدودة، وغالبًا ما تُطبّق على مولّد تم تدريبه بشكل مستقل عن عملية الرفض. نحن نُقدّم أولًا خطة عينة رفض مثلى ضمن ميزانية محددة (OBRS) التي تُثبت أنها مثلى من حيث أي انحراف $f$-divergence بين التوزيع الحقيقي والتوزيع بعد عملية الرفض، وذلك ضمن ميزانية عينة معطاة. ثانيًا، نُقدّم طريقة شاملة من البداية إلى النهاية (end-to-end) تدمج خطة العينة في عملية التدريب لتحسين أداء النموذج بشكل إضافي. من خلال التجارب والأساس النظري الداعم، نُظهر أن الطرق المقترحة فعّالة جدًا في تحسين جودة وتنوع العينات بشكل ملحوظ.

الاستخلاص المرفوض المثلى بموازنة محددة للنماذج التوليدية | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI