Эффективное масштабирование времени вывода для моделей потока: улучшение разнообразия выборки и распределения вычислительных ресурсов
Недавние достижения в области законов масштабирования ИИ сместили акцент с простого увеличения размера модели и объема обучающих данных на оптимизацию вычислений во время вывода. Это подход, который продемонстрировали такие модели, как OpenAI o1 и DeepSeek R1, улучшает производительность моделей за счет использования дополнительных вычислительных ресурсов во время вывода.
Технология принуждения бюджета во время тестирования
Проблема с принуждением бюджета во время тестирования стала эффективной техникой для больших языковых моделей (LLMs), позволяя улучшать производительность при минимальной выборке токенов. Аналогичным образом, масштабирование времени вывода стало важным для диффузионных моделей, особенно в выборке на основе награды, где итеративное уточнение помогает генерировать результаты, которые лучше соответствуют предпочтениям пользователей.
Методы масштабирования времени вывода для диффузионных моделей
Методы масштабирования времени вывода для диффузионных моделей можно условно разделить на основанные на дообучении и на выборке частиц. Первый подход улучшает соответствие модели конкретным задачам, но требует повторного обучения для каждого случая, что ограничивает масштабируемость. В свою очередь, выборка частиц, используемая в таких техниках, как SVDD и CoDe, итеративно выбирает образцы с высокой наградой во время денойзинга, значительно улучшая качество вывода.
Предложения исследователей KAIST
Исследователи из KAIST предложили метод масштабирования времени вывода для предобученных моделей потока, устраняя их ограничения в выборке частиц. Они ввели три ключевые инновации: (1) генерация на основе SDE для обеспечения стохастической выборки, (2) преобразование интерполятора VP для увеличения разнообразия выборки и (3) принуждение бюджета Rollover Budget Forcing (RBF) для адаптивного распределения вычислительных ресурсов. Экспериментальные результаты показывают, что эти техники улучшают соответствие наградам в задачах, таких как композиционная генерация текста в изображение.
Выводы и рекомендации
В заключение, исследование представляет метод масштабирования времени вывода для моделей потока с использованием трех ключевых инноваций. Эффективная интеграция выборки частиц и оптимизация использования вычислительных ресурсов демонстрируют, что данный метод превосходит существующие техники масштабирования времени вывода, улучшая производительность при сохранении высокого качества результатов в моделях генерации изображений и видео на основе потока.
Практические бизнес-решения с использованием ИИ
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, а также моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить максимальную ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ положительно сказываются на бизнесе.
Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Рассмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, который предназначен для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
