Süre muhakemesi: karşılaştırmadan sayısal yanıta | Mindtro

Eğitime sürelerin birbirine oranını öğrenme görevi eklemek, modelin süreleri karşılaştırmasını iyileştirdi. Ancak bu ilerleme, kullanıcıya doğru sayısal yanıt vermek için yeterli olmadı.

Neyi araştırdık?

Modele sürelerin birbirine oranını da öğretmek, hangi sürenin daha uzun olduğunu ve sürenin değerini daha doğru bulmasını sağlar mı?

Nasıl test ettik?

Standart süre eğitimi, süre oranlarını öğrenmeye küçük bir ağırlık veren ek görevle karşılaştırıldı. Her yaklaşım üç farklı başlangıç ayarıyla eğitildi. Eğitimdekinden farklı zaman aralıklarında hem süreleri doğru sıralama hem de üretilen sayısal yanıtın kabul edilen hata payına uyup uymadığı ölçüldü.

Ne bulduk?

Süreleri doğru sıralama oranı %74,49’dan %76,82’ye yükseldi: 2,33 yüzde puanlık artış. Süre oranlarında ve üretilen süre değerlerinde ölçülen hata da azaldı. Buna rağmen, belirlenen hata payı içinde doğru sayısal yanıt verme oranı bu testte %0 kaldı. Dolayısıyla modelin öğrendiği süre ilişkileri gelişti, fakat güvenilir yanıt üretimi hedefi karşılanmadı.

Bu sonuç neyi göstermiyor?

Bu sonuç, doğru süre yanıtları veren bir sistemin tamamlandığı anlamına gelmiyor. Sonraki çalışmaların, tahminleri gerçek sürelerle uyumlu hâle getirmesi ve modelin emin olmadığı durumlarda yanıtı sınırlaması gerekiyor.

Bu rapor hakkında

Bunlar teknik araştırma raporlarıdır; hakemli yayın değildir. Her rapor kaynaklarını, ölçüm koşullarını ve sınırlarını belirtir. Kanıt bölümü, nelerin indirilebileceğini veya tekrar üretilebileceğini açıklar.

Teknik notlar ve kaynak kayıtları

Deney kimliği: EXP008d; ek oran görevinin ağırlığı 0,02. Süre oranı hatası (log10-MAE) 0,2254’ten 0,1565’e, üretilen süre hatası 0,6379’dan 0,4934’e düştü. Bu ölçü, 10 tabanlı logaritmik ölçekte ortalama mutlak hatadır; düşük değer daha iyidir. Kaynaktaki “renderer tolerant accuracy”, yanıtın tanımlı hata payına uyma oranıdır.

Dosya adları ve SHA-256 parmak izleri, bu rapor hazırlanırken kullanılan kaynakların tam sürümünü tanımlar.

EXP008d-3seed.mdSHA-256: 0b21f6de00d4fe1ceb90c4841af86e1a1ac440ae6b9230029307d0a39f7f8bad
EXP008d-renderer-3seed.mdSHA-256: 85415d6a0b0d6df104964ec591bc28dfb9fbea17b1eb7a723a49363e2627380f
EXP008d-chronoscale-3seed.mdSHA-256: 75fdf6dc0471871082efb7142b600d539d423a83a4d7bcfa5e42498c1d2a4c00

Araştırma materyallerini talep edin →