“`html
Искусственный интеллект: новые возможности и практические решения
Эволюция и обучение масштабных языковых моделей
Искусственный интеллект стремительно развивается, особенно в области обучения масштабных языковых моделей (LLM) с параметрами более 70 миллиардов. Эти модели стали неотъемлемой частью различных задач, включая генерацию творческого текста, перевод и создание контента.
Преодоление вызовов в обучении масштабных LLM
Однако эффективное использование таких продвинутых LLM требует человеческого вмешательства с помощью техники, известной как Обучение с подкреплением от обратной связи человека (RLHF). Основной вызов возникает из-за того, что существующие структуры RLHF борются с огромными требованиями памяти для работы с этими колоссальными моделями, что в конечном итоге ограничивает их полный потенциал.
Новаторский подход OpenRLHF
В ответ на эти вызовы исследователи предлагают новаторскую структуру RLHF под названием OpenRLHF. OpenRLHF использует две ключевые технологии: Ray, распределенный планировщик задач, и vLLM, распределенный движок вывода. Ray действует как сложный менеджер проектов, интеллектуально распределяя LLM по GPU без излишнего разделения, тем самым оптимизируя использование памяти и ускоряя обучение путем возможности использования более крупных размеров пакетов на GPU.
В свою очередь, vLLM улучшает скорость вычислений, используя параллельные возможности обработки нескольких GPU, подобно сети высокопроизводительных компьютеров, сотрудничающих над сложной проблемой.
Практические преимущества OpenRLHF
Подробный сравнительный анализ с установленной структурой, такой как DSChat, во время обучения масштабной модели LLaMA2 на 7 миллиардов параметров, продемонстрировал значительные улучшения с OpenRLHF. Это привело к более быстрой сходимости обучения и существенному сокращению общего времени обучения.
Заключение
OpenRLHF не только решает, но и устраняет ключевые препятствия при обучении колоссальных LLM с использованием RLHF. Это открывает пути для настройки еще более крупных LLM с помощью обратной связи человека, предвещая новую эру приложений в обработке языка и взаимодействии с информацией, которые могут потенциально революционизировать различные области.
Подробнее ознакомиться с исследованием и GitHub.
Авторами данного исследования являются исследователи этого проекта.
Также не забудьте следить за нами в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit.
Источник: MarkTechPost.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Анализ возможностей ИИ
Оцените, как искусственный интеллект может изменить вашу работу. Определите области, где можно применить автоматизацию, и найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из использования ИИ.
Выбор подходящего решения
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ, и подберите подходящее решение из многообразия доступных на рынке.
Постепенное внедрение ИИ
Внедряйте решения искусственного интеллекта постепенно, начиная с небольших проектов, анализируйте результаты и KPI, и на основе полученного опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
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!
“`
