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比如有些人對(duì)特朗普的推特非常生氣，因?yàn)樗麄冇X(jué)得特朗普說(shuō)的是假話，他們以為特朗普是在試圖闡釋事實(shí)。但特朗普所做的是選出一種情況，對(duì)這種情況作出針對(duì)性的非常情緒化的反應(yīng)。他的關(guān)注者看到之后，就學(xué)會(huì)了如何處理這種情況，知道了如何調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重，也對(duì)這種情況做出同樣的情感反應(yīng)。這與事實(shí)無(wú)關(guān)，這是一個(gè)邪教領(lǐng)袖在向邪教追隨者傳授偏執(zhí)，但它非常有效。

如果我們考慮蒸餾法的效果，以一個(gè)將圖像分類到1024個(gè)不重疊的類別中的智能體（agent）為例。正確的答案大概只需要10比特就能闡述清楚。因此，當(dāng)你在一個(gè)訓(xùn)練實(shí)例上訓(xùn)練這個(gè)智能體時(shí)，如果你告訴它正確的答案，你只是把10比特的約束放在網(wǎng)絡(luò)權(quán)重上。

但是現(xiàn)在假設(shè)我們訓(xùn)練一個(gè)智能體，讓它按照老師對(duì)這1024類別的回答調(diào)整自己。那就能得到同樣的概率分布，分布中得到1023個(gè)實(shí)數(shù)，假設(shè)這些概率都不小，這就提供了數(shù)百倍的約束。不久前，我和杰夫·迪恩（谷歌人工智能負(fù)責(zé)人）一起研究了蒸餾方法，并證明它可以非常有效地工作。

現(xiàn)在我想討論的是一個(gè)智能體群體如何共享知識(shí)。所以，我們不再考慮個(gè)體智能體，而是考慮在一個(gè)群體中分享知識(shí)，事實(shí)證明，社區(qū)內(nèi)部的知識(shí)共享方式?jīng)Q定了計(jì)算過(guò)程中的許多其他因素。

使用數(shù)字模型和數(shù)字智能，你可以擁有一大群使用完全相同權(quán)重的智能體，并以完全相同的方式使用這些權(quán)重。這意味著你可以讓這些智能體對(duì)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)片段進(jìn)行觀察和計(jì)算，為權(quán)重計(jì)算出梯度，然后將它們的梯度進(jìn)行平均。

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