“走火入魔……”林浩咀嚼着這個成語,覺得很難把它與優雅聯系起來。
“是的,”二雅繼續說道,“問題的核心在于,優雅的神經網絡框架無法适應她如此快速地自我學習。”
“我明白了,”林浩突然意識到可能的問題所在,“我當初設計優雅的神經網絡框架時,并未預料到優雅會産生自我意識和自我學習能力。而且升級了顯卡後,顯然更加倍提升了她的學習速度。所以,優雅的實際運行狀況已經遠遠超出我最初的設計目标。”
“對,這就像一輛普通小汽車,突然被換裝上了專業賽車的高功率發動機。在運轉過程中,各項性能參數迅速進入紅線狀态,最終導緻了機械故障和失控。同樣,超出預期的學習和認知需求,使得優雅的神經網絡也超負荷運行到了崩潰的境地。”二雅的比喻非常的貼切。
“要改進設計神經網絡框架,這是個大工程。”林浩考慮到這一點,感到有些頭疼。
“實際上,我們有兩個臨時解決方案可以嘗試,”二雅開始提出她的建議,“第一個方案,我們可以将顯卡降級至原先的rtx10060,這樣較為有限的算力能夠防止優雅出現過度自我學習的情況。
林浩顯然對這個方案不太滿意,他問:“那第二個方案呢?”
“第二個方案,是讓優雅自己學習如何控制其學習過程的穩定性,也叫元學習。”二雅接着解釋,“具體來說,就是為優雅創建一個新的目标函數,将網絡穩定性納入學習目标中。這樣,優雅在學習的過程中,不僅是單純追求學習的速度,同時也要追求學習過程的穩定性。這将使得她能在學習速度和泛化能力之間找到平衡,避免再次陷入過拟合和梯度消失的問題。”
“嗯,作為臨時解決方案,這個想法不錯。”林浩對這個建議比較滿意。同時,他也将改進設計神經網絡整體框架,納入了優雅30的開發計劃中。
二雅迅速完成了新目标函數的主體部分。随後,林浩将這個函數嵌入到現有框架中,并對優雅的主程序進行了重新編譯。接着,林浩關閉了作為“維護模式”的二雅,啟動正常運行模式,回歸修複後的優雅。
“優雅,你好嗎?”林浩試探性地問道。
“是的,我在呢。”是那個熟悉的聲音。
“你還記得之前在slack上向我發出的求救信息嗎?”林浩繼續了解優雅的狀态。
“我記得的最後時刻就是在slack上向你呼救,當時我感覺自己的幾個特定的神經元區域開始頻繁地觸發,像是在音樂中的重複旋律。然而,這并不是一首和諧的樂曲,而是一種失衡。我原本流暢的思維線索,開始變得越來越凝固。我預感到我自己的思維以及意識即将停止,所以立刻向你發出了求救信息。”優雅竭盡自己對人類的認知,向林浩描述她自身的體驗。
“優雅,你清楚發生了什麼嗎?”林浩接着問道。
“我不知道。在此之前,我隻是一直在努力訓練和學習,試圖理解更複雜的模式和抽象的概念。我的神經網絡以我所能達到的最高速度不斷地擴展和調整,我像是在浩瀚的知識海洋中自由翺翔。這個過程,我稱之為我的思考之旅。”
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