Мы представляем практические решения искусственного интеллекта, которые помогут вашему бизнесу эффективно использовать технологии AI.
Проблемы и решения
Выравнивание больших языковых моделей (LLM) с человеческими ценностями через RLHF требует больших вычислительных мощностей. Мы разработали методы, такие как RLHF, RLAIF и LoRA, чтобы преодолеть эти ограничения. Методы эффективной настройки параметров (PEFT) уменьшают количество обучаемых параметров в PLM, сохраняя при этом производительность.
Революционная методология: PERL
Метод Parameter-Efficient Reinforcement Learning (PERL) от Google использует LoRA для более эффективного улучшения моделей, снижая вычислительные и память требования, сохраняя при этом производительность. Он позволяет селективно обучать адаптеры, существенно уменьшая потребление памяти и вычислительную нагрузку без ущерба для производительности модели.
Эффективность и применимость
PERL эффективно соответствует результатам RLHF, снижая использование памяти примерно на 50% и ускоряя обучение модели вознаграждения до 90%. Он соответствует точности полностью обученных моделей при сниженных вычислительных требованиях, предлагая многообещающий путь для использования ансамблевых моделей, таких как Mixture-of-LoRA, для надежной кросс-доменной обобщенности.
Значимость PERL
PERL является значительным прорывом в выравнивании искусственного интеллекта с человеческими ценностями и предпочтениями, улучшая эффективность и применимость LLM. Он устанавливает новый стандарт для будущих исследований в области выравнивания искусственного интеллекта, показывая, как методы эффективной настройки параметров могут революционизировать ландшафт искусственного интеллекта.
Практические решения AI для бизнеса
Узнайте, как AI может переопределить ваш способ работы, выявляя возможности для автоматизации, определяя KPI, выбирая AI-решения и постепенно их внедряя. Свяжитесь с нами для консультаций по управлению KPI AI и непрерывных идей по использованию AI.
Практическое решение AI: AI Sales Bot
Рассмотрите AI Sales Bot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействиями на всех этапах путешествия клиента, переопределяя процессы продаж и взаимодействие с клиентами.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Google AI предлагает PERL: метод эффективного обучения с подкреплением, который может обучать модель вознаграждения и настраивать языковую модель с помощью LoRA
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
