Новый подход машинного обучения для обучения визуально-языковых моделей, выгодный для клиник и врачей.

 This AI Paper Proposes FLORA: A Novel Machine Learning Approach that Leverages Federated Learning and Parameter-Efficient Adapters to Train Visual-Language Models VLMs

“`html

FLORA: Практическое решение ИИ для обучения моделей видео-языковых моделей

Введение

Традиционные методы обучения видео-языковых моделей (VLMs) могут вызывать опасения по поводу конфиденциальности и масштабируемости из-за централизованной агрегации данных. Федеративное обучение предлагает практическое решение, позволяя распределенное обучение моделей при сохранении конфиденциальности данных.

Решение FLORA

FLORA (Federated Learning with Low-Rank Adaptation) решает проблемы обучения VLMs в условиях федеративного обучения, используя параметрически эффективные адаптеры и низкоранговую адаптацию (LoRA). Этот подход обеспечивает эффективную адаптацию модели, минимизируя издержки на коммуникацию и сохраняя конфиденциальность данных.

Основные особенности

FLORA настраивает VLMs, используя низкоранговую адаптацию (LoRA) в сочетании с федеративным обучением, сохраняя конфиденциальность данных и минимизируя издержки на коммуникацию.

Выборочное обновление только небольшого подмножества параметров модели с использованием LoRA позволяет ускорить время обучения и снизить использование памяти по сравнению с полной настройкой.

Экспериментальные оценки демонстрируют эффективность FLORA на различных наборах данных и в различных средах обучения, превосходя традиционные методы федеративного обучения и проявляя устойчивую производительность даже при ограниченном количестве обучающих примеров.

Предложение ценности

FLORA представляет собой многообещающее решение для обучения видео-языковых моделей в условиях федеративного обучения, революционизируя федеративное обучение для VLMs, предлагая превосходную точность, эффективность и адаптивность. Его практическое применение может решить реальные проблемы данных в распределенных средах обучения.

Заключение

Инновационный подход FLORA использует федеративное обучение и низкоранговую адаптацию для обеспечения эффективной адаптации модели, сохраняя конфиденциальность данных и минимизируя издержки на коммуникацию. Это решение имеет потенциал переопределить федеративное обучение для VLMs и предлагает надежное решение для проблем реальных данных в распределенных средах обучения.

AI Solutions for Business

Узнайте, как ИИ может переопределить ваш способ работы, выявляя возможности автоматизации, определяя KPI, выбирая ИИ-решения и реализуя их обоснованно для достижения измеримых результатов в бизнесе.

Практическое ИИ-решение: AI Sales Bot

Рассмотрите AI Sales Bot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах путешествия клиента, переопределяя процессы продаж и взаимодействие с клиентами.

Список полезных ссылок:

AI Lab в Telegram @itinai – бесплатная консультация

Twitter – @itinaicom

“`

Полезные ссылки: