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GeruzoniAnsasu 2023-02-11 13:54:50 +08:00  3
我觉得你要是稍微了解一下所谓的训练是怎么做的就不会问这个问题。有大量的模型是随机试错再收敛得到的，这个随机过程肯定不会完全一样，但也有少数网络是比较 deterministic 的，比如最经典的手写识别这种。那你重复无论多少次应该都是一样的，不引入变量的话。
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vazo OP  个人理解他说的随机操作类似人类基因突变.即便是复制过来的随着继续训练不断随机操作,最终还是不一样的 ai. |
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GeruzoniAnsasu 2023-02-11 14:01:35 +08:00 1
@vazo 是可以这么类比，也可以看成学习环境中必然存在的变量和意外等等。 但其实还是跟目标问题有很大关系。如果一个机器学习算法要解决的目标问题，有一个确定最优解且能被最终找到，那最后不同随机算法也会收敛到这个解上，这样模型也很有可能是完全相同的。
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clearc 2023-02-11 14:20:14 +08:00 via iPhone 1
混沌问题，条件不可能完全一样
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vazo OP @GeruzoniAnsasu 你说的目标问题是类似解数学题,有明确规则答案,解题步骤可能完全相同,即便我抄你的老师也看不出来.但是也有很多工作是没有最优解的,就好比写作文,我抄你的就属于送死啊.如果说谷歌的 alpha go 算数学课代表,那 chatgpt 有点语文课代表的意思.
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weiwoxinyou 2023-02-11 14:47:40 +08:00 1
遗传物质相同的双胞胎在经过同样的训练后也会拥有不同的性格，但是他们对 1+1 的问题都会给出 2 的结果
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Tamio 2023-02-11 14:51:44 +08:00 via Android 1
感觉大概率会相似但不完全相同，参数的初始值很多是随机的，那么最终模型收敛到的一组参数可能是不同的局部最优。
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vazo OP @weiwoxinyou 因为数学是有明确答案的,但是写同样的一件事,写出来的文章不会是一模一样的.
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sadfQED2 2023-02-11 15:46:19 +08:00 via Android 1
不一样，训练过程有很多随机操作
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NoOneNoBody 2023-02-11 16:10:34 +08:00 1
你这样想吧：
0==False -> true 0===False -> false 严格说肯定不是完全一样，“一样”只是需求降低，只考虑==的情况 AI 或者说其前置机器学习，其实是基于“分类”，应对不同的分类作出反应 如果分类越是单一，不同的学习过程，结果就越接近（如果反应一致可以视为一样） 不同的人应对 1+1 ，如果分类只是数学，那几乎一致反应是 2 ；但如果分类是数学、社会学、脑筋急转弯……那反应将是多种多样的；前者相同数据的相同训练和结果可以视为一样，后者即使相同数据、相同训练方法，结果也会有多个，自然就不一样 |
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nightwitch 2023-02-11 16:40:41 +08:00 via Android 1
固定训练中的随机数种子，可以做到一模一样。 在训练中为了保持可重复性一般都要固定随机数种子的
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silypie 2023-02-11 16:43:48 +08:00 1
不同的显卡驱动版本都会导致不一样
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AOK123 2023-02-11 17:04:31 +08:00 1
@nightwitch 小 demo 模型可以，大的基本都做不到。除了浮点运算的精度问题，比如 pytorch 有一些 API 明确告知会破坏可复现性
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fengleiyidao 2023-02-11 17:27:50 +08:00 1
会有意引入随机。比如 dropout 。
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s4nd 2023-02-11 17:31:47 +08:00 5
用水电训练出来的性格温柔，火电训练的性格暴躁，风电训练的性格轻佻
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vazo OP 感谢大家的发言,收获很多.
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Yeen 2023-02-11 18:28:48 +08:00 1
以神经网络举例。
大规模神经网络的训练，其实最终输出模型就是一个海量规模的权重编码模型。 即便同样参数，同样训练集，同样网络结构， 每次训练，内部编码结构也是不一样的。 稍微了解一下神经网络训练过程就知道，即便训练集一样，训练中修正网络权重的过程也是不一样的。 此外训练过程中，还有大量的随机步骤（比如丢弃一部分结果），超参数的选择也是很随机的，等等。 |
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Aaron2019 2023-02-11 21:30:35 +08:00 1
大哥，你的问题和每一条回复怎么都这么民科，一种想用语文来解释数学的感觉 笑死我了
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