«`html
Решение для моделирования последовательностей на устройствах с ограниченными ресурсами
Моделирование последовательностей — критическая область в машинном обучении, применяемая в задачах таких как обучение с подкреплением, прогнозирование временных рядов и предсказание событий. Рекуррентные нейронные сети (RNN) традиционно используются для обработки последовательных данных, но они имеют ограничения в параллельной обработке.
Проблема существующих моделей
Трансформеры известны своей высокой производительностью и возможностью использовать параллелизм графического процессора, но их ресурсоемкость делает их непригодными для использования на мобильных и встроенных устройствах из-за квадратичных требований к памяти и вычислениям.
Решение
Исследователи из Mila и Borealis AI представили новый метод — Attention as a Recurrent Neural Network (Aaren), который переосмысливает механизм внимания как форму RNN. Aaren сочетает параллельные возможности обучения трансформеров с эффективным механизмом обновления RNN, обеспечивая высокую производительность при сниженной вычислительной нагрузке.
Эмпирическое подтверждение эффективности Aaren
Aaren был протестирован на различных задачах и продемонстрировал свою эффективность в задачах обучения с подкреплением, прогнозирования событий и прогнозирования временных рядов, достигая результатов, сопоставимых с трансформерами, но с уменьшенной вычислительной нагрузкой.
Больше информации об исследовании можно найти в статье.
Следите за нашими новостями в Твиттере.
Если вам нужна помощь во внедрении ИИ, пишите нам в Телеграм или читайте новости в нашем канале Твиттере.
Попробуйте наш AI Sales Bot здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab здесь.
«`
