¿Mejora el entrenamiento progresivo la capacidad de razonamiento de las redes neuronales?

Esta sección presenta evidencia empírica contundente de que los Transformers tienden a apoyarse en atajos estadísticos en lugar de aprender algoritmos de razonamiento genuinos a partir de los datos. Los autores ejemplifican este comportamiento con tareas de conexión en grafos: al entrenar con grafos aleatorios estándar, un modelo alcanza con rapidez una precisión cercana al 80 por ciento. Estudios posteriores revelan que el modelo no ha aprendido a encontrar caminos; en realidad predice conectado por defecto y ocasionalmente declara no conectado mediante un heurístico muy simple que comprueba si el nodo origen o el nodo destino tienen grado cero.

Esta observación plantea la pregunta de si técnicas como el entrenamiento progresivo pueden mejorar la capacidad de razonamiento de las redes neuronales. El entrenamiento progresivo o curricula learning puede ayudar cuando se diseña con cuidado, combinando ejemplos crecientes en dificultad, controles sobre la distribución de los datos y métricas que detecten soluciones por atajos en lugar de razonamiento real. Sin embargo, por sí solo no garantiza que el modelo descubra algoritmos simbólicos o técnicas de búsqueda: también son necesarias arquitecturas apropiadas, supervisión dirigida y pruebas fuera de distribución que forcen generalización verdadera.

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