Преобразование больших языковых моделей (LLMs)
Большие языковые модели (LLMs) произвели революцию в области искусственного интеллекта благодаря своей высокой эффективности в различных задачах, включая понимание естественного языка и сложное рассуждение. Однако адаптация этих моделей к новым задачам представляет собой значительную проблему, так как традиционные методы дообучения требуют больших размеченных наборов данных и значительных вычислительных ресурсов.
Проблемы существующих методов
Существующие методы объединения нескольких LLMs не обладают необходимой гибкостью и сталкиваются с трудностями в обобщении для новых задач. Ограничения, связанные с градиентной оптимизацией, снижают эффективность и масштабируемость, что делает невозможной адаптацию в реальном времени. Поэтому существует настоятельная необходимость в более эффективном подходе, который позволит LLMs динамически адаптироваться, требуя минимальных данных и улучшая производительность без значительных вычислительных затрат.
Предложение нового подхода: GENOME
Исследователи из Северо-восточного университета и Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта предлагают GENOME (Генетическая оптимизация для эволюции моделей) — эволюционную платформу, предназначенную для улучшения адаптации LLMs. Этот подход использует механизмы из генетики, такие как кроссовер, мутация, отбор и преемственность, для динамической эволюции популяции моделей.
Преимущества GENOME
GENOME позволяет успешную эволюцию при ограниченных данных, что отличает его от традиционного дообучения. Кроссовер объединяет высокоэффективные модели, создавая потомков с улучшенными способностями, в то время как мутация добавляет случайность для открытия новых возможностей. Отбор сохраняет только наиболее эффективные модели, а преемственность позволяет новым моделям унаследовать сильные и слабые стороны предыдущих версий.
Практическое применение
Эволюционная модель применяется к популяции LLMs, основанной на gemma-2-2b-it, дообученной на 10 доменах с использованием набора данных Tulu-v2-SFT. Эволюционные операции применяются итеративно на протяжении 10 поколений, оптимизируя параметры моделей с помощью функции приспособленности, которая отслеживает точность валидации.
Результаты и эффективность
Широкие оценки подтверждают, что этот подход превосходит современные методы адаптации и комбинирования моделей по нескольким показателям, включая точность и масштабируемость. Система демонстрирует среднее увеличение производительности на 24,06% по сравнению с лучшими одиночными экспертными моделями.
Практические рекомендации для бизнеса
Чтобы эффективно использовать искусственный интеллект в бизнесе, рассмотрите следующие шаги:
- Изучите, как технологии ИИ могут трансформировать ваш подход к работе.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и могут быть настроены под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Заключение
Используя эволюционные методы, GENOME+ предлагает экономичное и реальное решение для традиционных методов дообучения и объединения моделей, позволяя системам ИИ постоянно улучшаться и адаптироваться.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подпишитесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
