Itinai.com hyperrealistic mockup of a branding agency website 406437d4 4cdd 41bb aaa1 0ce719686930 0
Itinai.com hyperrealistic mockup of a branding agency website 406437d4 4cdd 41bb aaa1 0ce719686930 0

Искусственный интеллект выявляет и исправляет проблемы языковых моделей на основе RNN, превосходя модели на основе трансформеров в задачах с длинными последовательностями.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 This AI Research Diagnoses Problems in Recurrent Neural Networks RNN-based Language Models and Corrects them to Outperform Transformer-based Models on Long Sequence Tasks

«`html

Исследование проблем в рекуррентных нейронных сетях (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (RNN) стали первопроходцами в обработке естественного языка и заложили основы для будущих достижений. Однако, несмотря на теоретические преимущества, их производительность была не удовлетворительной, когда длина контекста увеличивалась.

Проблемы RNN и их недостатки

Недавние исследования показали, что RNN не способны обрабатывать длительные последовательности данных. Производительность значительно падает, когда длина контекста превышает 10,000 токенов. Это связано с явлением, известным как «коллапс состояния», когда модель забывает большую часть информации при увеличении длины контекста.

Предложенные решения

Исследователи из Университета Цинхуа предложили несколько методов для улучшения работы RNN:

  • Забывай больше и помни меньше — снижение запоминания контекстной информации;
  • Нормализация состояния — выравнивание значений для улучшения обработки;
  • Скользящее окно по разнице состояний — преобразование рекуррентного состояния.

Эти подходы помогают RNN улучшить обобщающую способность, а также обучать модель на длинных контекстах, превышающих ее базовую ёмкость.

Результаты и выводы

Эксперименты с моделью Mamba-2 показали значительные улучшения, вплоть до 1 миллиона токенов. При правильной настройке, модель достигла высокой точности в задаче извлечения паролей.

Применение ИИ в бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, важно учитывать:

  • Как ИИ может изменить ваши рабочие процессы;
  • Где можно внедрить автоматизацию для улучшения работы с клиентами;
  • Ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с небольших проектов. Анализируйте результаты, расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте нашего AI Sales Bot, чтобы улучшить работу вашего отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы и помочь вашему бизнесу!

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта