“`html
FLORA: Новый подход к машинному обучению, использующий федеративное обучение и эффективные адаптеры для обучения моделей видео-языкового восприятия
Традиционные методы обучения моделей видео-языкового восприятия (VLMs) часто требуют централизованной агрегации обширных наборов данных, что вызывает опасения относительно конфиденциальности и масштабируемости. Федеративное обучение предлагает решение, позволяя обучать модели на распределенной сети устройств, сохраняя данные локально, но приспособление VLMs к этой структуре представляет уникальные вызовы.
Практические решения:
Для решения этих вызовов команда исследователей из Intel Corporation и Iowa State University представила FLORA (Federated Learning with Low-Rank Adaptation) для обучения моделей видео-языкового восприятия в условиях федеративного обучения (FL), сохраняя конфиденциальность данных и минимизируя накладные расходы на связь. FLORA улучшает производительность и эффективность моделей в условиях федеративного обучения, добавляя LoRA к модели CLIP.
Эксперименты демонстрируют эффективность FLORA на различных наборах данных и в различных средах обучения, превосходя традиционные методы FL в обеих условиях IID и non-IID, а также показывая высокую производительность даже при ограниченном количестве обучающих примеров.
Значение:
FLORA представляет собой многообещающее решение для обучения моделей видео-языкового восприятия в условиях федеративного обучения. Его способность улучшать производительность, эффективность и адаптивность делает его сильным решением для преодоления сложностей реальных задач обработки данных в распределенных средах обучения.
Подробнее ознакомиться с исследованием можно в этом документе.
Подписывайтесь на наш Twitter, присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте FLORA. Определите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из применения автоматизации и определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества вариантов ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты. Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале и в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает автоматизировать процессы в отделе продаж, снижая нагрузку на персонал и улучшая обслуживание клиентов.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru – будущее уже здесь!
“`
