Новый подход к многомерной позиционной кодировке в трансформерах: исследование Университета Манчестера



Устойчивое многомерное понимание позиций с помощью Transformers

Эффективные решения для бизнеса на основе новых достижений в области ИИ

Исследователи Манчестерского университета разработали новую методику, которая значительно улучшает способность трансформеров обрабатывать позиции в многомерных данных. Это открытие может принести значительные преимущества в бизнес-приложениях.

Иллюстрация к исследованию Манчестерского университета

Проблема понимания позиций в трансформерах

Трансформеры, основывающиеся на методах машинного обучения, требуют четкого понимания положения входных данных. Однако традиционные модели не обладают встроенными способами кодирования порядка, что делает их неэффективными для сложных многомерных данных.

Решение: Многомерные положительные позиции

Метод Rotary Position Embedding (RoPE) позволяет модели понимать позиции входных данных в пространстве. Однако существующие подходы имеют ограничения, применяя операции только по отдельным осям, что негативно сказывается на результате в многомерных условиях.

Новые подходы и возможности для бизнеса

Наши решения основываются на новой методологии, которая обеспечивает более гибкую интерпретацию пространственных отношений, сохраняя ключевые свойства относительности и обратимости. Это может быть использовано для:

  • Автоматизации процессов в взаимодействиях с клиентами;
  • Повышения точности анализа данных;
  • Улучшения взаимодействия с клиентами через AI-решения, такие как торговые боты;

Как внедрить AI в бизнес

  1. Изучите возможность автоматизации процессов. Найдите моменты, где AI может принести максимальную ценность.
  2. Определите важные KPI. Убедитесь, что ваши инвестиции в AI действительно приносят пользу.
  3. Выберите подходящие инструменты. Подберите инструменты, которые можно настроить под ваши цели.
  4. Начните с небольшого проекта. Сбор данных о его эффективности поможет вам расширить использование AI.

Свяжитесь с нами

Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, напишите нам на hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram-канал.

Пример эффективного AI-решения

Предлагаем изучить примеры, такие как AI-бот для продаж, который автоматизирует взаимодействие с клиентами на всех этапах их пути. Это решение позволит вам повысить эффективность и качество обслуживания.


Новости в сфере искусственного интеллекта