“`html
Объединение моделей: новое решение для ИИ
Объединение моделей – это мощная техника, позволяющая создавать универсальные модели для различных задач, комбинируя веса специализированных моделей. Эта методология предоставляет возможности, такие как накопление навыков, устранение слабых сторон моделей и совместное улучшение существующих решений.
Проблемы с применением LoRA
Хотя данный подход успешно работает с полными моделями, возникают трудности при его применении к методам, экономящим параметры, таким как LoRA. Анализ показывает, что модель LoRA имеет низкую согласованность с задачами, что мешает их эффективному объединению.
Новые подходы к объединению моделей
Исследователи представили подход KnOTS (Ориентация Знаний через SVD), который преобразует обновления задач разных моделей LoRA в общее пространство с использованием сингулярного разложения (SVD). Это обеспечивает совместимость с существующими методами объединения.
Как работает KnOTS?
- Упрощает процесс объединения обновлений задач для каждого слоя.
- Использует совместное оценивание для тестирования объединенных моделей на разных наборах данных.
- Эффективно сочетает несколько подходов к объединению, таких как RegMean, TA, TIES и DARE.
Практические результаты
Эксперименты показали, что KnOTS эффективно улучшает производительность различных архитектур моделей. Например, при объединении моделей ViT-B/32 KnOTS достигает результатов, сопоставимых с существующими методами, а в более крупных моделях ViT-L/14 показывает прирост производительности до 3%.
Как ваша компания может использовать ИИ?
- Анализируйте возможности: Определите, где ИИ может облегчить работу.
- Установите KPI: Определите ключевые показатели для улучшения.
- Внедряйте постепенно: Начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями ИИ в нашем Telegram-канале или Twitter.
Оптимизируйте процессы с помощью ИИ! Узнайте, как ИИ может изменить вашу работу с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
