Microsoft Asia Research представляет SPEED: ИИ-фреймворк для эффективного создания больших объемов синтетических данных с помощью небольших открытых моделей.

 Microsoft Asia Research Introduces SPEED: An AI Framework that Aligns Open-Source Small Models (8B) to Efficiently Generate Large-Scale Synthetic Embedding Data

“`html

Введение в текстовые эмбеддинги

Текстовые эмбеддинги — это ключевой элемент обработки естественного языка (NLP), который преобразует текст в числовые векторы, отражающие смысл слов и фраз. Эти эмбеддинги позволяют машинам выполнять задачи, такие как классификация, кластеризация, извлечение информации и суммирование.

Проблемы с качественными данными

Одной из главных проблем является необходимость в большом количестве качественных обучающих данных для создания надежных моделей. Ручная разметка данных требует много времени и ресурсов. Хотя синтетическая генерация данных может помочь, многие методы зависят от дорогих языковых моделей, что ограничивает доступ к современным технологиям.

Новая альтернатива — SPEED

Исследователи из Gaoling School of Artificial Intelligence и Microsoft разработали новый фреймворк SPEED. Он использует небольшие открытые модели для генерации качественных эмбеддинговых данных, значительно снижая затраты на ресурсы.

Как работает SPEED

SPEED включает три основных компонента: младший генератор, старший генератор и ревизор данных. Процесс начинается с генерации идей и начальных данных, после чего младший генератор создает синтетические данные. Затем старший генератор улучшает качество, а ревизор устраняет несоответствия.

Результаты SPEED

SPEED продемонстрировал значительные улучшения в качестве эмбеддингов, эффективности затрат и масштабируемости. Он использовал всего 45,000 API вызовов по сравнению с 500,000 у других моделей, что привело к снижению затрат более чем на 90%.

Преимущества для сообщества NLP

Фреймворк SPEED предлагает практическое и экономически эффективное решение для сообщества NLP. Исследователи могут использовать его для создания качественных данных без зависимости от дорогих технологий.

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.
  • Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Контакты и дополнительные ресурсы

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 для помощи в продажах и генерации контента.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

“`

Полезные ссылки: