“`html
Языковое моделирование в искусственном интеллекте
Языковое моделирование в искусственном интеллекте сосредотачивается на разработке систем, способных понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Эта область включает различные приложения, такие как машинный перевод, текстовая резюмирование и разговорные агенты. Исследователи стремятся создать модели, имитирующие способности человеческого языка, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между людьми и машинами. Продвижения в этой области привели к разработке все более сложных и больших моделей, требующих значительных вычислительных ресурсов.
Проблема высоких вычислительных издержек
Увеличение сложности и размера больших языковых моделей (БЯМ) приводит к значительным затратам на обучение и вывод. Эти издержки возникают из необходимости закодировать огромные объемы знаний в параметры модели, которые являются ресурсоемкими и вычислительно затратными. По мере роста спроса на более мощные модели проблема управления этими издержками становится более очевидной. Решение этой проблемы критически важно для устойчивого развития технологий языкового моделирования.
Представление Memory3
Исследователи из Института исследований передовых алгоритмов в Шанхае, Moqi Inc. и Центра исследований машинного обучения в Пекинском университете представили модель Memory3. Этот новаторский подход включает явную память в БЯМ. Эта модель внешне представляет значительную часть знаний, позволяя БЯМ поддерживать более компактный размер параметров. Внедрение явной памяти представляет собой парадигмальный сдвиг в способе хранения и извлечения знаний языковых моделей.
Особенности Memory3
Memory3 использует явные памяти, которые дешевле хранить и извлекать, чем традиционные параметры модели. Этот дизайн включает механизм разреженности памяти и двухэтапную предварительную настройку для облегчения эффективного формирования памяти. Модель преобразует тексты в явные памяти, которые могут быть извлечены во время вывода, снижая общие вычислительные издержки. Архитектура Memory3 разработана для совместимости с существующими БЯМ на основе трансформеров, требуя минимальной донастройки. Эта адаптивность гарантирует, что модель Memory3 может быть широко принята без обширных изменений в системе. База знаний включает 1.1 × 10^8 текстовых фрагментов, каждый из которых имеет длину до 128 токенов, эффективно хранящихся и обрабатываемых.
Результаты Memory3
Модель Memory3 с 2.4 миллиардами не-встраиваемых параметров превзошла большие БЯМ и модели RAG. Она достигла лучшей производительности по бенчмаркам, демонстрируя превосходную эффективность и точность. В частности, Memory3 показала более высокую скорость декодирования по сравнению с моделями RAG, поскольку не полагалась на обширные процессы извлечения текста. Кроме того, производительность на профессиональных задачах, включающих частое извлечение явных памятей, продемонстрировала устойчивость модели и ее адаптированность к различным приложениям. Интеграция явных памятей значительно снизила вычислительную нагрузку, обеспечивая более быструю и эффективную обработку.
Модель Memory3 продемонстрировала впечатляющие результаты. Она показала повышение средних показателей на 2.51% благодаря явной памяти по сравнению с моделями без этой функции. В конкретных задачах модель Memory3 набрала 83.3 балла в HellaSwag и 80.4 балла в BoolQ, превзойдя более крупную модель с 9.1 миллиарда параметров, которая набрала соответственно 70.6 и 70.7 баллов. Скорость декодирования модели была на 35.2% медленнее без использования памяти, что указывает на эффективное использование памяти. Более того, механизм явной памяти снизил общее требование к памяти от 7.17PB до 45.9TB, что делает его более практичным для крупномасштабных приложений.
Заключение
Модель Memory3 представляет собой значительный прогресс в снижении затрат и сложности обучения и работы больших языковых моделей. Исследователи предлагают более эффективное, масштабируемое решение, обеспечивающее высокую производительность и точность путем внешнего представления части знаний в явные памяти. Этот инновационный подход решает насущную проблему вычислительных издержек в языковом моделировании, устраивая путь для более устойчивых и доступных технологий искусственного интеллекта.
Посмотрите статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему подпреддиту по машинному обучению с более чем 46 тыс. подписчиков.
Применение ИИ в бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Memory3: A Novel Architecture for LLMs that Introduces an Explicit Memory Mechanism to Improve Efficiency and Performance.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: 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. 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!
“`
