Itinai.com a website with a catalog of works by branding spec dd70b183 f9d7 4272 8f0f 5f2aecb9f42e 0

Исследователи Apple представили эффективный метод оптимизации ИИ для языковых моделей.

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!

«`html

Введение в IFPruning: Новый подход к оптимизации ИИ

Большие языковые модели (LLMs) стали важными инструментами для обработки естественного языка, вычислительной математики и программирования. Однако для их эффективного использования требуется значительное количество вычислительных ресурсов. Чтобы уменьшить эти затраты, исследователи разработали методы оптимизации.

Проблемы традиционных методов оптимизации

Традиционные методы обрезки, такие как статическая обрезка, имеют свои ограничения. Они не могут адаптироваться к различным задачам, таким как программирование или решение математических задач. Эти методы фиксированы и не обеспечивают необходимую гибкость.

Новый подход: IFPruning

Исследователи Apple AI и UC Santa Barbara представили новый метод, называемый Instruction-Following Pruning (IFPruning). Этот метод динамически адаптирует LLM к конкретным задачам. IFPruning использует предсказатель разреженности, который генерирует маски обрезки, выбирая только наиболее важные параметры для каждой задачи.

Двухступенчатый процесс обучения

Процесс обучения IFPruning состоит из двух этапов:

Предварительное обучение плотных моделей на больших данных для максимизации предсказателя разреженности.
Обучение на наборах данных с контролируемым обучением, используя разнообразные задачи и примеры.

Этот подход позволяет избежать перезагрузки параметров, что было проблемой в предыдущих динамических методах.

Результаты и преимущества IFPruning

IFPruning показал отличные результаты на различных тестах:

Увеличение точности задач программирования на 8% при обрезке модели с 9 миллиардов параметров до 3 миллиардов.
Увеличение точности на математических наборах данных на 5%.
Постоянные улучшения в оценках выполнения инструкций.

Масштабируемость и будущее

IFPruning демонстрирует масштабируемость, так как модели с разным количеством параметров (6B, 9B, 12B) показывают улучшения производительности после обрезки. Этот метод устанавливает новый стандарт для эффективных языковых моделей, позволяя им адаптироваться к различным задачам без потери точности.