مدل‌های زبانی از مثلثات برای انجام جمع استفاده می‌کنند

مقاله "مدل‌های زبانی از مثلثات برای انجام جمع استفاده می‌کنند" بینشی پیشگامانه در مورد چگونگی نمایش و محاسبه داخلی جمع حسابی توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ارائه می‌دهد. این مدل‌ها به جای انجام جمع از طریق حفظ کردن یا دستکاری نمادین، اعداد را به عنوان نقاطی روی یک مارپیچ تعمیم‌یافته[1] - یک ساختار هندسی مارپیچ مانند در فضای فعال‌سازی خود - کدگذاری می‌کنند.

  

یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر - بررسی مدل‌های پیش‌بینی و رتبه‌بندی، مجموعه داده‌ها، تحلیل ویژگی‌ها و روندهای نوظهور

ایده‌های کلیدی در «بررسی عمیق: یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر - بررسی مدل‌های پیش‌بینی و رتبه‌بندی، مجموعه داده‌ها، تحلیل ویژگی‌ها و روندهای نوظهور» (محاسبات و کاربردهای عصبی، ۲۰۲۵)

مرور کلی

این بررسی ۲۰۲۵، بررسی جامعی از چگونگی تغییر سیستم‌های توصیه‌گر توسط یادگیری عمیق، با تمرکز بر مدل‌های پیش‌بینی و رتبه‌بندی، مجموعه داده‌ها، تحلیل ویژگی‌ها و آخرین روندها، ارائه می‌دهد. این بررسی به طور سیستماتیک تکامل معماری‌های توصیه‌گر عمیق را دسته‌بندی می‌کند، مجموعه داده‌های معیار را برجسته می‌کند و پیشرفت‌های فنی و چالش‌های باز را مورد بحث قرار می‌دهد.

  

مسیر توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین (2020-2025)

از سال 2020 به بعد، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین به سرعت تکامل یافته‌اند که با معرفی مدل‌های نوآورانه، الگوهای آموزشی و معماری‌های ترکیبی مشخص شده است. جدول زمانی زیر، تأثیرگذارترین تحولات و تأثیر آنها بر این حوزه را برجسته می‌کند.

 

نقاط عطف و جزئیات کلیدی

2020: شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)

- به رویکرد پیشرو برای یادگیری از داده‌های ساختاریافته و رابطه‌ای تبدیل شد.

- پیشرفت‌هایی را در زمینه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی، شیمی (به عنوان مثال، پیش‌بینی خواص مولکول) و بیوانفورماتیک امکان‌پذیر ساخت.

- مدل‌سازی تعاملات پیچیده‌ای را که شبکه‌های عصبی سنتی نمی‌توانستند ثبت کنند، پشتیبانی می‌کند.