Itinai.com user using ui app iphone 15 closeup hands photo ca 5ac70db5 4cad 4262 b7f4 ede543ce98bb 1
Itinai.com user using ui app iphone 15 closeup hands photo ca 5ac70db5 4cad 4262 b7f4 ede543ce98bb 1

Новая статья от Alibaba: формальный фреймворк машинного обучения для изучения алгоритмов на основе LLM

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!
 This AI Paper from Alibaba Introduces a Formal Machine Learning Framework for Studying the Design and Analysis of LLM-based Algorithms

«`html

Большие языковые модели (LLM)

Большие языковые модели (LLM) достигли значительных успехов в решении алгоритмических задач. Они интегрируются в алгоритмы для улучшения их производительности и эффективности, открывая путь к инновационным решениям сложных проблем.

Проблема и решение

Основная проблема заключается в необходимости формального анализа и структурированных принципов проектирования алгоритмов на основе LLM. Для решения этой проблемы исследователи Alibaba Group предложили формальную структуру, использующую вычислительные графы для представления алгоритмов, что позволяет предсказывать производительность, оптимизировать параметры и руководить новыми дизайнами алгоритмов.

Практические примеры

Предложенная методология демонстрирует значительное улучшение производительности в различных задачах, таких как подсчет, сортировка, поиск и генерация на основе поиска. Эти результаты подчеркивают способность структуры улучшать точность и эффективность LLM-алгоритмов в различных областях.

Заключение

Исследователи Alibaba Group предоставили ценные инструменты для развития области LLM-алгоритмов, предложив структурированный подход и практические рекомендации для их оптимизации. Это значительный вклад в понимание и улучшение LLM-алгоритмов, открывая путь к более эффективным и точным решениям сложных проблем в различных областях.

Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit по машинному обучению.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.

Этот пост был опубликован на сайте MarkTechPost.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта