WangNet: Mạng thần kinh siêu gọn 1.8MB không cần thư viện ngoài

Một mạng thần kinh nhỏ quyết định xem một con số có phải là Numberwang hay không.

Toàn bộ mô hình là một tệp JSON dung lượng 1,8 MB và mã suy luận chỉ khoảng 100 dòng sử dụng thư viện chuẩn của Python — không cần PyTorch, không cần NumPy, không cần cài đặt bất cứ thứ gì. Chỉ cần sao chép (clone) và chạy.

Cách sử dụng

Chạy mà không cần đối số để bắt đầu phiên tương tác:

Yêu cầu Python 3.8 trở lên. Đó là yêu cầu duy nhất.

Những gì nó chấp nhận

Tính "wang" của một con số là thuộc tính của chính con số đó, không phụ thuộc vào ngôn ngữ được sử dụng: four, vier, quatre và cuatro đều nhận được cùng một phán quyết.

Cách thức hoạt động

80.804 tham số. Mạng này đọc trực tiếp các ký tự — không có bộ tách từ (tokenizer), không có bộ chuẩn hóa và không có công cụ quy tắc nào khi suy luận. Các chữ số, toán tử, phán quyết chuẩn và mười một ngôn ngữ đều được lưu giữ trong các trọng số, và tệp model.json chứa tất cả những thứ đó.

Bản demo

Một phiên bản được lưu trữ trên Hugging Face Spaces. Để chạy bản demo tương tự tại máy cục bộ:

gradio chỉ cần thiết cho bản demo. Bản thân mô hình không bao giờ cần đến nó.

Độ chính xác

Đạt 88,9% trên 486 đánh giá độc lập (macro-F1 0,896), so với mức trần khoảng 98% — khoảng 2% nhãn huấn luyện bị đảo ngược, phù hợp với thực tiễn đánh giá lâu đời.

Phép tính số học trên các toán hạng chưa từng thấy là điểm yếu, đạt mức 44–72%. Mạng này ghi nhớ thay vì tính toán, vì vậy các biểu thức phổ biến nhỏ như 5*2 thì đáng tin cậy, trong khi 904 * 3 chỉ là một dự đoán có cơ sở. Nếu độ chính xác của phép tính là quan trọng, hãy tính toán biểu thức đó trước rồi mới đưa kết quả vào.

Giấy phép

MIT — xem tệp LICENSE.

Không có bảo đảm nào được đưa ra hoặc ngụ ý về việc liệu một con số cụ thể có phải là Numberwang hay không.

Bài gốc còn tiếp — xem tiếp tại bài gốc ↗