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什么是测试时间训练
在此博客中揭开测试时间训练 (TTT) 的强大功能！了解这种尖端技术如何帮助 AI 模型在推理过程中进行适应，从而提高具有挑战性的任务的性能。探索实际示例、实施技巧和见解，将 TTT 集成到您的机器学习工作流程中。
来源:Nanonets简介
反向传播一直是推动深度学习革命的引擎。我们取得了长足的进步，例如：
- 新的层，如卷积神经网络、循环神经网络、Transformers。新的训练范式，如微调、迁移学习、自监督学习、对比学习和强化学习。新的优化器、正则化器、增强、损失函数、框架等等......
然而，五年前创建的抽象和推理语料库 (ARC) 数据集经受住了众多架构的考验，却从未动摇。它仍然是最难的数据集之一，即使是最好的模型也无法超越人类水平的准确度。这表明真正的 AGI 仍然遥不可及。
上周，一篇新论文“抽象推理测试时间训练的惊人效果”推动了一种相对新颖的技术，在 ARC 数据集上达到了新的最先进准确度水平，这让深度学习社区兴奋不已，就像 12 年前的 AlexNet 一样。
TTT 是五年前发明的，训练发生在很少的样本上——通常是一两个——类似于测试数据点。该模型可以根据这些示例更新其参数，使其仅针对这些数据点进行超适应。
TTT 类似于将全科医生转变为外科医生，而外科医生现在只专注于心脏瓣膜置换术。仅