Одной из основных проблем в области машинного обучения остаётся адаптация общих языковых моделей (LLM) к конкретным задачам без необходимости длительного повторного обучения или использования дополнительных данных. Традиционные методы, такие как дообучение всей модели на специфических наборах данных, могут быть вычислительно затратными и требовательными к данным, что создаёт препятствия для приложений с ограниченными ресурсами или требующих…
Способность автоматически генерировать код превратился из зародышевой идеи в практический инструмент, помогающий разработчикам создавать сложные программные приложения более эффективно. Однако остается разрыв между генерацией синтаксически правильного кода и последующей необходимостью его выполнения и доработки. Текущие методологии часто требуют более динамической доработки кода на основе результатов выполнения или эффективной интеграции обратной связи человека в процесс написания…
Ключевая проблема в развитии больших языковых моделей (LLM) заключается в том, чтобы их результаты соответствовали этическим стандартам и намерениям людей. Несмотря на их сложность, эти модели могут генерировать контент, который технически точен, но не соответствует ожиданиям пользователей или общественным нормам. Для решения этой проблемы был предложен новый подход, называемый DeAL (Decoding-time Alignment for Large Language…
Исследователи из ETH Zurich и Microsoft представили метод SliceGPT для эффективного сжатия больших языковых моделей путем разреженности. Этот подход позволяет значительно уменьшить размер моделей GPT, сохраняя их производительность. #ETHZurich #Microsoft