Познакомьтесь с CoMERA: современная система сжатия тензоров для быстрого и точного обучения ИИ-моделей.

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!

«`html

Обучение больших моделей ИИ

Обучение крупных моделей ИИ, таких как трансформеры и языковые модели, стало необходимым, но очень сложным процессом. Эти модели имеют миллиарды параметров и требуют значительных вычислительных ресурсов, памяти и энергии.

Проблемы и решения

Основные проблемы связаны с неэффективностью обучения больших моделей из-за их зависимости от плотных матриц. Это требует много памяти и вычислительной мощности. Современные графические процессоры (ГП) не всегда поддерживают оптимизированные операции с низкой точностью.

Исследователи из нескольких университетов и компаний разработали метод CoMERA, который сочетает эффективность памяти с вычислительной скоростью через адаптивную компрессию тензоров. Этот метод позволяет:

Снижать потребление памяти и вычислительные затраты.
Ускорять процесс обучения моделей.
Поддерживать высокую точность моделей.

Преимущества CoMERA

CoMERA достигла впечатляющих результатов:

Сжатие моделей до 361 раз.
Снижение потребления памяти на 9 раз по сравнению с другими методами.
Ускорение обучения на 2-3 раза за эпоху.

При применении к трансформерам, CoMERA уменьшила размер моделей с 256 МБ до 3.2 МБ, сохраняя точность. В системах рекомендаций она сжала модели на 99 раз и снизила пиковое потребление памяти на 7 раз.

Выводы

CoMERA помогает сделать обучение ИИ более доступным и устойчивым, снижая требования к ресурсам и энергии. Это открывает новые возможности для организаций, стремящихся использовать ИИ без значительных затрат.