“`html
IBM выпустила PowerLM-3B и PowerMoE-3B: революция в языковых моделях с 3 миллиардами параметров и передовым планировщиком Power Scheduler для эффективного масштабирования обучения искусственного интеллекта
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте PowerLM-3B и PowerMoE-3B, выпущенные IBM. Эти модели представляют собой значительный прорыв в улучшении эффективности и масштабируемости обучения языковых моделей.
Фонды по большим языковым моделям
Языковые модели стали фундаментальным элементом многих приложений искусственного интеллекта, от автоматизированной поддержки клиентов до продвинутых систем понимания естественного языка. Однако обучение этих моделей требует огромного количества вычислительных ресурсов. Оптимальная настройка гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер пакета и количество токенов, критически важна для обеспечения эффективности этих моделей во время обучения.
Проблема планирования скорости обучения
Скорость обучения является одним из самых важных гиперпараметров при обучении глубоких нейронных сетей, особенно больших языковых моделей. Хорошо подобранная скорость обучения обеспечивает более быструю сходимость, избегая переобучения. Традиционные планировщики скорости обучения, такие как косинусный планировщик, широко применяются при обучении больших моделей. Однако они часто требуют предварительного определения количества шагов обучения и недостаточно гибки для адаптации к изменению данных во время обучения.
Планировщик Power Scheduler от IBM
Планировщик Power Scheduler разработан для преодоления ограничений существующих планировщиков скорости обучения. Он представляет собой гибкий подход, который регулирует скорость обучения на основе количества обучающих токенов и размеров пакетов. Уравнение степенного закона моделирует отношение между этими переменными, обеспечивая оптимальную скорость обучения на протяжении всего процесса обучения, даже при изменении количества обучающих токенов.
Модели PowerLM-3B и PowerMoE-3B
Введение моделей PowerLM-3B и PowerMoE-3B – это практическое демонстрация преимуществ планировщика Power Scheduler. Обе модели были обучены с использованием планировщика Power Scheduler от IBM и демонстрируют передовую производительность в различных задачах обработки естественного языка.
Реальные приложения и производительность
PowerLM-3B и PowerMoE-3B были оценены в различных задачах обработки естественного языка, включая множественный выбор вопросов, рассуждение на основе здравого смысла и генерацию кода. Результаты показывают, что эти модели проявляют конкурентоспособную производительность по сравнению с другими передовыми моделями, несмотря на то, что были обучены с меньшим количеством токенов и использовали меньшее количество активных параметров в случае PowerMoE-3B.
Заключение
Выпуск PowerLM-3B и PowerMoE-3B от IBM является важным прорывом в области языковых моделей и обработки естественного языка. Инновационный планировщик Power Scheduler от IBM доказал свою высокую эффективность в оптимизации процесса обучения этих моделей, обеспечивая более эффективное обучение и лучшую масштабируемость.
Проверьте модель и связанные статьи. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Твиттер и присоединиться к нашему каналу в Телеграме и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более чем 50 тыс. участников на Reddit.
FPT Software AI Center представляет HyperAgent: революционную систему общего агента для решения различных задач программной инженерии в масштабе, достигая передовой производительности на платформах SWE-Bench и Defects4J.
Источник: MarkTechPost
“`
