Новые Возможности для Бизнеса с Использованием LLM
Исследователи из MIT, KAUST, ISTA и Яндекса разработали новый подход к быстрому сжатию больших языковых моделей (LLM) без значительной потери качества — метод HIGGS.
Преимущества HIGGS
Метод HIGGS позволяет сжимать LLM без использования дополнительных данных или затратных параметрических оптимизаций. В отличие от других методов сжатия, HIGGS не требует специализированного оборудования, что делает его доступным для использования на обычных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки.
Устранение барьеров для внедрения LLM
Ранее развертывание больших языковых моделей на мобильных устройствах или ноутбуках занимало от нескольких часов до недель и требовало мощных серверов. Теперь, с HIGGS, квантование можно завершить за считанные минуты. Это снижает барьеры для тестирования и развертывания новых моделей на устройствах потребительского класса.
Повышенная доступность и инновационные решения
HIGGS открывает новые пути для использования LLM в различных областях, особенно в условиях ограниченных ресурсов. Стартапы и независимые разработчики могут использовать сжатые модели для создания инновационных продуктов и услуг, снижая затраты на дорогостоящее оборудование.
Метод HIGGS
Метод HIGGS (Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS) делает квантование более доступным, не требуя дополнительных данных или методов градиентного спуска. Это особенно ценно в условиях нехватки необходимых данных для калибровки модели. HIGGS обеспечивает баланс между качеством модели, ее размером и сложностью квантования.
Комплексный подход к оптимизации
Яндекс уже применяет метод HIGGS для прототипирования и ускорения разработки продуктов. Это позволяет быстро тестировать идеи, используя сжатые модели. Также компания разработала инструменты для оптимизации ресурсов, учредив библиотеку, ускоряющую обучение LLM на 25% и снижая потребление GPU до 20%.
Рекомендации по внедрению ИИ в бизнес
- Изучите процессы, которые можно автоматизировать, чтобы ИИ добавил больше ценности в взаимодействии с клиентами.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что инвестиции в ИИ приносят положительные результаты.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и адаптируйте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и затем постепенно расширяйте использование ИИ.
Обратная связь
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Пример ИИ-решения
Посмотрите на практический пример ИИ-решения: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет взаимодействием на всех этапах клиентского пути.
