OpenAI首席科学家：无监督学习的探索之路

?最新资讯?
基于学习方法，机器学习可以分为监督学习和无监督学习。无监督学习通过训练无标签数据集来发现数据的潜在结构。OpenAI在探索无监督学习的过程中发现了通过压缩和预测下一个词元来实现无监督学习的关键思想。他们通过训练自回归生成模型来实现数据压缩，并通过准确预测下一个词元来提高文本生成的准确度。最近，OpenAI首席科学家Ilya Sutskever在一场演讲中提出了通过压缩视角来解释无监督学习问题的想法。虽然GPT模型也可以通过其他方式进行理解，但压缩理念在无监督学习中起到了重要作用。本文介绍了无监督学习的理论和监督学习的区别，并探讨了无监督学习的挑战和未来发展方向。
来源：https://juejin.cn/ai