https://ieeexplore.ieee.org/document/9728762/
온라인 뉴스는 끊임없이 변화하는데 이 뉴스를 감지하는 인공지능은 지속적인 학습 능력이 없으며 지식 축적 및 업데이트도 달성할 수 없으며 일반적으로 많은 양이 필요하다고 하네.
그래서 나온 패러다임이 바로 LML 패러다임이라고 하는데 이 LML 패러다임은 학습한 지식을 그대로 유지하고 학습 후 일부 지식을 업데이트하여 미래의 학습 과제에 활용하는 지속적인 학습 능력이 있다고 하네
그런데 이 과학자들은 이 패러다임을 사용해서 weibo 소문 감지 모델을 개발했다고 하네.
이 모델의 성능을 옮긴다면
"지속적인 학습 과정에서 ELLA는 지식을 전달하여 새로운 작업을 배우고 시간이 지남에 따라 지식을 개선하여 모든 작업에서 성과를 극대화합니다. 제안된 모델은 GA-SA-ELLA라고 합니다. 실험 결과는 각 작업에 대한 훈련 데이터가 적은 경우에도 우리 모델이 우수한 탐지 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다."
라고 되어있네!
계속 끊임없이 지식을 개선하고 새로운걸 배우다니.. agi까지 멀지 않은 것 같다
온라인 뉴스는 끊임없이 변화하는데 이 뉴스를 감지하는 인공지능은 지속적인 학습 능력이 없으며 지식 축적 및 업데이트도 달성할 수 없으며 일반적으로 많은 양이 필요하다고 하네.
그래서 나온 패러다임이 바로 LML 패러다임이라고 하는데 이 LML 패러다임은 학습한 지식을 그대로 유지하고 학습 후 일부 지식을 업데이트하여 미래의 학습 과제에 활용하는 지속적인 학습 능력이 있다고 하네
그런데 이 과학자들은 이 패러다임을 사용해서 weibo 소문 감지 모델을 개발했다고 하네.
이 모델의 성능을 옮긴다면
"지속적인 학습 과정에서 ELLA는 지식을 전달하여 새로운 작업을 배우고 시간이 지남에 따라 지식을 개선하여 모든 작업에서 성과를 극대화합니다. 제안된 모델은 GA-SA-ELLA라고 합니다. 실험 결과는 각 작업에 대한 훈련 데이터가 적은 경우에도 우리 모델이 우수한 탐지 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다."
라고 되어있네!
계속 끊임없이 지식을 개선하고 새로운걸 배우다니.. agi까지 멀지 않은 것 같다
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