Улучшение производительности LLM с помощью постоянного предварительного обучения и настройки.

 This AI Paper from John Hopkins Introduces Continual Pre-training and Fine-Tuning for Enhanced LLM Performance

“`html

Новые возможности языковых моделей в обработке естественного языка

Большие языковые модели (LLM) значительно изменили сферу обработки естественного языка, позволяя машинам понимать и генерировать человеческий язык намного более эффективно, чем когда-либо. Эти модели предварительно обучаются на огромных корпусах и затем донастраиваются для конкретных задач или предпочтений. Этот процесс привел к значительным прорывам в области от языковых переводов до анализа настроений.

Сложности предварительного обучения и донастройки

Одной из сложностей является баланс между выгодой от предварительного обучения и донастройки. Предварительное обучение дает моделям обширное понимание языка, однако возникают вопросы о том, насколько оптимально это предварительное обучение перед донастройкой. Существующие подходы воспринимают предварительное обучение и донастройку как два отдельных этапа.

Новые методы исследований

Исследователи из Университета Джонса Хопкинса разработали новую методологию, изучив компромисс между предварительным обучением и донастройкой. Эксперименты были проведены на больших наборах данных и показали потенциальные скрытые возможности модели, которые становились видны только после донастройки. Результаты показали значительные улучшения в диапазоне от 10% до 30% для различных задач.

Значимость донастройки

Работа подчеркивает важность донастройки для раскрытия полного потенциала предварительно обученных моделей, особенно в случаях, когда базовая модель показывает слабые результаты.

Практическое применение исследований

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Paper from John Hopkins Introduces Continual Pre-training and Fine-Tuning for Enhanced LLM Performance.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Телеграм-канале. Следите за новостями о ИИ в нашем Twitter или в Телеграм-канале.

Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: