Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

LightOn и Answer.ai представили ModernBERT: новый модельный ряд, который улучшает BERT по скорости и точности.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

«`html

Современные ИИ-решения: ModernBERT

С момента выхода BERT в 2018 году модели трансформеров с только кодировщиком стали популярными в обработке естественного языка (NLP) благодаря своей эффективности. Однако у этих моделей есть ограничения, особенно в задачах с длинным контекстом и в современных приложениях.

Проблемы и решения

Модели имеют ограничение по длине последовательности в 512 токенов, что затрудняет работу с длинными текстами. Команда исследователей из LightOn, Answer.ai и других компаний разработала ModernBERT, который решает эти проблемы. Основные преимущества:

Увеличенная длина контекста: до 8192 токенов для улучшенной работы с длинными текстами.
Эффективность: использование Flash Attention 2 и ротаторных позиционных эмбеддингов (RoPE) для повышения вычислительной эффективности.
Широкая обучающая база: обучен на 2 триллионах токенов из разных доменов, включая код.

Технические детали и преимущества

ModernBERT включает в себя:

Оптимизированные механизмы внимания: для обработки длинных последовательностей.
Глубокая и узкая архитектура: для баланса между эффективностью и возможностями.
Стабильность при обучении: благодаря использованию оптимизатора StableAdamW.

Результаты и выводы

ModernBERT демонстрирует отличные результаты на различных тестах:

Превосходит существующие базовые модели на GLUE.
Достигает высоких результатов в задачах извлечения информации.
Эффективен в задачах, связанных с кодом.

Заключение

ModernBERT представляет собой значительный шаг вперед в развитии моделей трансформеров. Его улучшенные характеристики делают его универсальным инструментом для различных NLP-задач, включая семантический поиск и классификацию. Этот инструмент доступен для исследователей и практиков, стремящихся к улучшению своих процессов.