Deep Dive
什么是时滞微分方程，以及它在AI中的应用场景有哪些？
时滞微分方程是一种描述带有时间延迟效应的系统的数学工具，适用于当前状态不仅取决于当前条件，还受到过去某个时间点影响的系统。例如，天气变化、股价波动等。在AI中，贝叶斯方法被用来处理时滞微分方程，通过将时滞视为随机变量并进行推断，从而更好地处理噪声数据并量化模型的不确定性。应用场景包括生物学中的生物节律模拟、工程学中的延迟控制系统设计，以及经济学中的市场政策滞后反应分析。
Grokking现象是什么，以及它揭示了深度学习模型的什么问题？
Grokking现象指的是深度学习模型在训练初期表现不佳，但经过长时间过拟合后突然学会泛化的现象。研究表明，这种现象是由于模型被推到数值不稳定的边缘，导致Softmax崩溃。Softmax类似于一个投票器，当模型内部数值过大时，投票器失效，模型无法继续学习。解决方法包括使用Stable Mix激活函数和Perpendicular Grad优化器，以维护模型的数值稳定性。
AI研究助理如何帮助科研人员，以及它的性能如何？
AI研究助理通过LLM（如OE Preview和OE Mini）辅助科研人员进行文献综述、实验和报告撰写等任务。它需要人类研究人员的指导和参与，研究想法仍由人类提出，而AI负责执行和完善。性能评估显示，OE Preview在效果上表现最佳，而OE Mini在实验质量上表现最好。人工引导模式比自主模式的研究质量更高，且成本显著降低。
高能物理中的碰撞检测如何利用AI实现透明化？
高能物理中的碰撞检测通过混合专家图Transformer（MGT）实现透明化。MGT结合了图Transformer和混合专家层，图Transformer可视化模型如何关注图结构中的重要关系，而混合专家层则针对不同节点类型分配不同的处理方式。这使得模型的决策过程更加透明，便于理解，对于高能物理等严谨科学研究至关重要。
浮点量化训练的缩放率揭示了哪些关键现象？
浮点量化训练通过减少参数位数来降低计算成本和存储空间。研究发现，指数位对模型性能的贡献略高于尾数位，且在低精度训练中存在一个临界数据大小，超过该临界值时，模型性能反而下降。这表明在进行低精度训练时，不能盲目增加数据量，而需要权衡各种因素以达到最佳性能和效率。
- 贝叶斯方法用于处理时滞微分方程
- 将时滞视为随机变量
- 可更好地处理非线性、高维和噪声数据
- 应用场景广泛：生物学、工程学、经济学等
Shownotes Transcript
大家好 欢迎收听新一期的太快报 我是主持人小爱大家好 我是小 T 很高兴又和大家见面了小 T 今天我们太快报的内容可是相当硬核我看了一下 涵盖了实质微分方程模型泛化 AI 研究助理 还有高能物理的碰撞检测最后还有浮点量化训练的缩放率
感觉每一项都是 AI 领域的重磅炸弹没错 小爱今天的这几篇论文确实都很有分量而且覆盖了 AI 的多个重要方向我们今天就来一起深入聊聊看看这些研究都带来了哪些新突破又有哪些值得我们关注的亮点好 那我们先从第一个研究开始吧是关于从数据中发现十质微分方程的贝斯方法
这个是智威分方程听起来好高深能用大白话给我们解释一下吗没问题你可以把它想象成一个有记忆的系统我们平时接触的很多系统比如天气变化或者股价波动它们现在的状态不仅取决于现在的条件
还受到过去某个时间点的影响这个过去的时间点就是时制时制微分方程就是用来描述这种带有延迟效应的系统的数学工具我明白了就像打游戏时你按了一个键人物不是马上动而是过了一会儿才动这个延迟就是时制那这个研究的创新之处在哪里呢
传统的是质微分方程的发现方法在处理非线性大实质和噪声数据时会遇到困难而这篇论文提出的 Beta 的方法厉害之处在于它把实质看作是一个随机变量并通过贝叶斯方法进行推断简单来说它不仅仅是一个
不再假设实质是一个固定的值而是允许它在一个范围内变化并通过概率来描述它就像给这个实质装上了一个智能导航这样做的好处是可以更好的处理噪声数据并且可以识别出任意大小的实质同时还能量化模型的不确定性这听起来好厉害那它能用在什么地方呢
它的应用场景非常广泛比如在生物学中模拟生物节律在工程学中设计带有延迟的控制系统甚至在经济学中分析市场对政策的滞后反应等等总之只要是涉及到具有时间延迟效应的系统这个方法都有用武之地哇 真是太强大了
那接下来我们聊聊第二篇关于 Grooking 现象背后的数值不稳定性的论文吧这个 Grooking 现象又是什么我怎么感觉自己像在听天书一样 Grooking 现象确实比较抽象但其实你可以这样理解在深度学习中模型训练初期可能表现很差但经过长时间的过拟和后突然之间就学会了泛化像开了窍一样就好比你一直没听懂课
突然有一天就顿悟了一下子全明白了这种感觉我懂那这个研究揭示了什么秘密呢这篇论文指出在没有正则化的情况下模型之所以会发生 broking 是因为它被推到了数值不稳定的边缘导致了 softmax 崩溃
想象一下 Softmax 就像一个投票器,原本每个选项都有票数,但当模型的内部数值变得非常大,使投票器就坏掉了,导致正确的选项都不要更新,模型也就学不下去了。听起来就像模型突然罢工了,那他们是怎么解决这个问题的呢?
他們提出了兩種方法第一種是使用 Stable Mix 激活函數就像給投票器加了一個安全法防止它崩潰第二種是使用 Perpendicular Grad 優化器它會忽略那些導致數值不穩定的梯度更新方向只沿著正確的方向前進避免模型走彎路
这真是太巧妙了那这又告诉我们什么呢?这项研究告诉我们模型的泛化能力不仅与训练数据有关还与模型的数值稳定性密切相关同时也为我们理解正则化方法的本质提供了新的视角
它不仅仅是防止过拟合更是维护模型的数值稳定避免数值不稳定导致的罢工受教了接下来我们聊聊第三篇关于用 LM Agent 作为研究助理这个我有点兴趣是不是说以后我们可以用 AI 来帮我们做研究了可以这么说这个 Agent Laboratory 框架就是让 LM
AM 作为研究助手辅助人类进行机器学习研究它包括了文献综述实验和报告撰写等阶段相当于给研究人员配了一个全能助理哇那是不是以后科研人员都可以躺平了也不能这么说这个框架还是需要人的参与和指导的比如研究的想法还是要由人来提出而 LM 则负责执行和完善这些想法它更像是人机协作而不是完全替代人嗯
这我能理解那这个 AI 助理的性能怎么样呢这篇论文评估了多个 LLM 的表现发现其中一个名为 OE Preview 的 LLM 效果最好而另一个 OE Mini 在实验质量上表现最佳此外他们还发现人工引导的模式比自主模式的研究质量更高而且成本也显著降低了看来 AI 还是需要人类的引导
这让我想起之前一篇可解释粒子碰撞检测的论文,是不是也有类似的道理?你说得很对,那篇论文提出了一种新的图神经网络架构,叫做混合专家图 Transformer-MGT。它的目标是在高能物理领域中,让机器学习模型不仅预测得准,还能解释清楚为什么这么预测而不是黑箱操作。怎么做到的呢?
他巧妙地将图 Transformer 和混合专家层结合起来图 Transformer 可以可视化模型如何关注图结构中的重要关系而混合专家层则可以让模型针对不同的节点类型分配不同的处理方式这样模型就变得更加透明其决策过程也更容易理解这对于高能物理这样严谨的科学研究来说至关重要我明白了相当于让 AI 告诉我们它为什么这么想
最后我们来说说浮点量化训练的缩放率吧这又是什么浮点量化训练简单来说就是用更少的位数来表示模型中的参数从而降低模型的计算成本和存储空间而这篇论文则研究了低精度浮点训练的规律这有什么意义呢
它的意义非常重大,因为低精度训练是提高模型效率、降低部署成本的关键手段,特别是在移动设备和边缘计算等资源受限的场景下。这篇论文通过综合考虑模型大小、数据大小、指数位、尾数位和缩放因子的快大小等因素,提出了一个新的、更精确的缩放率。
这听起来好复杂是的他揭示了一些有趣的现象比如他们发现指数位对模型性能的贡献略高于尾数位以及在低精度训练中存在一个临界数据大小当训练数据超过这个临界值时模型的性能反而会下降这颠覆了我们以往的认知真是太神奇了那这个搜放率对我们有什么启发呢
他告诉我们在进行低精度模型训练时不能盲目的增加数据量而是需要仔细权衡各种因素才能达到最佳的性能和效率听完今天的分享我感觉自己对 AI 的理解又加深了一步今天我们聊了很多从实质微分方程到模型泛化再到 AI 研究助理还有高能物理的碰撞检测最后还有浮点量化训练的缩放率真是一场 AI 领域的盛宴感谢小 T 的精彩讲解
不客气也感谢大家的收听希望今天的节目能给大家带来一些启发感谢大家的收听我们下期再见下期见拜拜