Itinai.com it company office background blured photography by d7e493cb 96a3 4f86 9405 ee801a2c3fe3 3

Sakana AI представляет Transformer²: система машинного обучения, которая динамически настраивает свои веса для разных задач.

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

Преимущества LLM в различных отраслях

Модели большого языка (LLM) играют важную роль в таких сферах, как образование, здравоохранение и обслуживание клиентов, где понимание естественного языка критично. Однако существует ряд проблем, связанных с адаптацией моделей к новым задачам.

Проблемы адаптации

Большинство методов дообучения требуют много ресурсов и времени, могут приводить к переподгонке, и жертвуют общей адаптивностью ради достижения узкоспециализированного результата. Это создает препятствия для LLM в решении динамичных и неожиданных задач.

Решение — Transformer²

Sakana AI и Институт науки Токио разработали новый Transformer² — адаптивную систему машинного обучения для LLM, использующую метод файн-тюнинга сингулярных значений (SVF), который позволяет адаптировать модели в реальном времени без значительного переобучения.

Преимущества SVF

Метод SVF минимизирует количество обучаемых параметров и использует усиленное обучение для создания компактных «экспертных» векторов для конкретных задач. Это снижает вычислительные затраты и обеспечивает эффективность адаптации.

Эффективность Transformer²

Transformer² показал выдающиеся результаты в различных тестах, включая более чем 39% улучшение в области визуальных вопросов и ответов. Например, в задачах по математике на наборах данных GSM8K эта модель продемонстрировала 4% улучшение по сравнению с традиционными методами дообучения.

Снижение вычислительных затрат

Метод SVF требует менее 10% параметров по сравнению с LoRA для достижения лучших результатов. Например, для обучения на наборе данных GSM8K понадобилось 0.39 миллиона параметров, в то время как LoRA требовала 6.82 миллиона.

Выводы

Команда исследователей из Sakana AI представила масштабируемое и эффективное решение для адаптации LLM к специфическим задачам. Transformer² с его методом SVF является значительным шагом вперед в создании быстро адаптирующихся ИИ-систем, способных решать современный ряд задач.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение для внедрения.
Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте автоматизацию.