HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 22 أيام

TAG: توجيه تضخيم مماسية لعينة التوزيع المقاومة للهلوسة

Hyunmin Cho Donghoon Ahn Susung Hong Jee Eun Kim Seungryong Kim Kyong Hwan Jin

TAG: توجيه تضخيم مماسية لعينة التوزيع المقاومة للهلوسة

الملخص

تحقيق النماذج التوزيعية الحديثة أداءً متميزًا في إنشاء الصور، لكنها غالبًا ما تعاني من عدم اتساق معنوي أو تضليلات (هالوسينيات). وعلى الرغم من أن طرق التوجيه أثناء الاستدلال المختلفة يمكن أن تُحسّن جودة الإنشاء، إلا أنها غالبًا ما تعمل بشكل غير مباشر من خلال الاعتماد على إشارات خارجية أو تعديلات في البنية المعمارية، ما يؤدي إلى إضافة تكلفة حسابية إضافية. في هذه الورقة، نقترح طريقة توجيه جديدة تُسمى "التوسيع المماسي للتوجيه" (Tangential Amplifying Guidance - TAG)، وهي طريقة أكثر كفاءة واتجاهًا مباشرًا، تعمل فقط على إشارات المسار دون الحاجة إلى تعديل النموذج التوزيعي الأساسي. تعتمد TAG على عينة وسيطة كأساس للاستقراء، وتكبير المكونات المماسية للدرجات المقدرة بالنسبة لهذا الأساس لتصحيح مسار العينة. ونُصيغ هذه العملية التوجيهية باستخدام توسع تايلور من الدرجة الأولى، والذي يُظهر أن تكبير المكون المماسي يوجه الحالة نحو مناطق ذات احتمال أعلى، وبالتالي يقلل من عدم الاتساق ويعزز جودة العينات. تُعدّ TAG وحدة قابلة للتركيب والتشغيل الفوري (plug-and-play) وغير مرتبطة بالبنية المعمارية، وتُحسّن دقة عينة النموذج التوزيعي بتكاليف حسابية ضئيلة جدًا، مما يُقدّم منظورًا جديدًا لمشكلة التوجيه في النماذج التوزيعية.

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
TAG: توجيه تضخيم مماسية لعينة التوزيع المقاومة للهلوسة | الأوراق البحثية | HyperAI