“`html
Токенизация и её значение для языковых моделей
Токенизация играет ключевую роль в производительности и масштабируемости больших языковых моделей (LLMs). Однако её влияние на обучение моделей и эффективность остаётся недостаточно исследованным. Новая концепция, Over-Tokenized Transformers, предлагает решение, отделяя токенизацию ввода и вывода, что открывает новые пути для повышения эффективности моделей.
Проблемы традиционной токенизации
Традиционные методы токенизации используют одинаковые словари для обработки ввода и предсказания вывода. Это приводит к тому, что большие модели могут обрабатывать более длинные последовательности, в то время как меньшие модели сталкиваются с трудностями при предсказании. Например, токенизатор 3-грамм сокращает длину последовательности на 66%, но требует совместного предсказания трёх символов, что сложно для малых моделей.
Решение Over-Tokenized Transformers
Команда исследователей предложила Over-Encoding и Over-Decoding для улучшения токенизации:
- Over-Encoding: Увеличивает словари ввода с помощью иерархических n-грамм, позволяя моделям захватывать контекстуальные подсказки.
- Over-Decoding: Предсказывает несколько будущих токенов последовательно, что улучшает точность предсказаний для больших моделей.
Преимущества нового подхода
Исследования показали, что:
- Линейное снижение потерь: Увеличение размера словаря ввода приводит к снижению потерь при обучении.
- Ускорение сходимости: Over-Encoding сокращает количество шагов, необходимых для достижения сходимости.
- Эффективность параметров: Использование больших словарей ввода не приводит к значительным затратам на память.
Практическое применение
Новая методология позволяет малым моделям извлекать выгоду из сжатых входных последовательностей, не сталкиваясь с чрезмерно сложными задачами предсказания. Это открывает возможности для улучшения существующих архитектур с минимальными изменениями в коде.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot
Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
