“`html
Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods
Методы параметрически эффективной донастройки (PEFT) стали важными в машинном обучении. Они позволяют крупным моделям адаптироваться к новым задачам без обширных вычислительных ресурсов. PEFT-методы направлены на то, чтобы, путем донастройки только небольшого подмножества параметров, при замороженном состоянии большей части модели, сделать процесс адаптации более эффективным и доступным. Этот подход критически важен для развертывания больших основных моделей, ограниченных высокими вычислительными затратами и обширным количеством параметров.
Продвинутое решение: LoRA-Pro
Исследователи из Университета науки и технологии Китая и Института автоматизации Китайской академии наук, а также Университета Китайской академии наук представили LoRA-Pro. Этот новаторский метод устраняет разрыв в производительности между методами низкоранговой адаптации, такими как LoRA, и полной донастройкой моделей машинного обучения.
Результаты экспериментов
Эффективность LoRA-Pro была подтверждена в ходе обширных экспериментов по задачам обработки естественного языка. Метод был протестирован на модели T5-base с использованием подмножества наборов данных GLUE. Результаты показали, что LoRA-Pro достиг самых высоких баллов на трех из пяти наборов данных, превысив стандартный LoRA на 6,72%. Конкретно, LoRA-Pro показал 86,92% на MNLI, 94,46% на SST-2 и 87,50% на MRPC, демонстрируя свою превосходную производительность.
Заключение
Внедрение LoRA-Pro представляет собой существенное продвижение в области параметрически эффективной донастройки. Метод LoRA-Pro мостит разрыв в производительности между LoRA и полной донастройкой. Обширная экспериментальная проверка подтверждает, что LoRA-Pro сохраняет эффективность LoRA и достигает уровня производительности, близкого к полной донастройке. Это делает LoRA-Pro ценным инструментом для развертывания крупных основных моделей более ресурсоэффективным способом.
“`
Image Source
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LoRA-Pro: A Groundbreaking Machine Learning Approach to Bridging the Performance Gap Between Low-Rank Adaptation and Full Fine-Tuning .
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизацию: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
