“`html
MemoryFormer: Новая архитектура трансформеров для эффективных и масштабируемых больших языковых моделей
Модели трансформеров привели к значительным достижениям в искусственном интеллекте, улучшая приложения в обработке естественного языка, компьютерном зрении и распознавании речи. Эти модели хорошо понимают и генерируют последовательные данные, используя механизмы, такие как многоголовое внимание, для захвата взаимосвязей в входных последовательностях.
Проблемы и решения
Однако увеличение размера и сложности больших языковых моделей (LLMs) приводит к проблемам с вычислительной эффективностью. Полносвязные слои и операции многоголового внимания требуют значительных ресурсов, что делает масштабирование этих моделей трудным и затратным.
Для решения проблем вычислительных затрат были предложены различные методы, такие как обрезка моделей и квантование весов. Тем не менее, эти подходы не всегда учитывают вклад полносвязных слоев в общую вычислительную нагрузку.
Инновация MemoryFormer
Исследователи из Пекинского университета и компании Huawei разработали архитектуру MemoryFormer, которая заменяет полносвязные слои на Memory Layers. Эти слои используют таблицы поиска в памяти и алгоритмы локально-чувствительного хеширования (LSH), что позволяет значительно снизить вычислительные затраты.
Основная инновация заключается в том, что вместо выполнения линейных проекций, входные данные хешируются с помощью LSH, что позволяет модели извлекать заранее рассчитанные векторы. Это снижает требования к памяти и вычислительную нагрузку.
Результаты и эффективность
MemoryFormer продемонстрировал выдающуюся производительность на нескольких тестах. Например, для последовательностей длиной 2048 токенов вычислительная сложность была снижена более чем в 10 раз. В среднем, MemoryFormer показал лучшие результаты по точности, чем существующие эффективные модели трансформеров.
Вывод
MemoryFormer решает проблемы традиционных трансформеров, минимизируя вычислительные требования через инновационное использование Memory Layers. Эта архитектура открывает путь для масштабирования больших языковых моделей для различных приложений.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания использовала ИИ для роста, рассмотрите внедрение решений на основе MemoryFormer. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите области для автоматизации и ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и поэтапно расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, 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 снизить нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
