“`html
Оптимизация эффективности нейронных сетей прямого распространения (FFN) в архитектурах трансформеров
Значимая задача в области искусственного интеллекта
Оптимизация эффективности нейронных сетей прямого распространения (FFN) в архитектурах трансформеров представляет собой значительное вызов в области искусственного интеллекта (ИИ). Большие языковые модели (LLM) требуют значительных вычислительных ресурсов и энергии, что ограничивает их применимость и вызывает экологические опасения. Эффективное решение этой проблемы имеет решающее значение для поощрения устойчивых практик в области ИИ и снижения операционных издержек для более широкого доступа к передовым технологиям ИИ.
Практические решения и ценность
Новый метод, предложенный командой исследователей из Google DeepMind и EPFL, объединяет структурированные матрицы низкого ранга и блочно-диагональные матрицы с техникой, названной “самонаправляемое обучение”. Этот подход обеспечивает лучшую стабильность обучения и более быструю сходимость. Предложенная модель успешно тестировалась на масштабах от 110 млн до 1,3 млрд параметров, демонстрируя масштабируемость и надежность.
Инновационный метод значительно улучшает эффективность обучения и вывода. Структурированные модели FFN достигли ускорения обучения в 1,35 раза и 2,5-кратного увеличения скорости вывода при незначительном увеличении путаницы. Техника “самонаправляемого обучения” привела к снижению путаницы на 0,4 для модели с 1,3 млрд параметров. Этот подход продемонстрировал улучшенные показатели производительности, включая более низкую путаницу и более высокую производительность, подтверждая его эффективность и превосходство над традиционными FFN.
В заключение, данное исследование представляет значительный вклад в оптимизацию больших языковых моделей путем введения гибридного структурированного подхода FFN в сочетании с самонаправляемым обучением. Это инновационное решение адресует критические ограничения существующих методов, приводя к улучшению эффективности обучения и производительности моделей.
Подробнее о данном исследовании можно прочитать здесь.
Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Также вы можете ознакомиться с AI Sales Bot по ссылке здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru – будущее уже здесь!
“`
