“`html
Улучшение работы ИИ с помощью TensorLLM
Модели на основе трансформеров, такие как GPT и LLaMA, достигли успеха в задачах обработки естественного языка благодаря большому количеству параметров и обширным обучающим наборам данных. Однако исследования показывают, что не все параметры необходимы для поддержания производительности. Это привело к разработке методов сжатия после обучения для повышения эффективности без значительного снижения качества вывода.
Практические решения и ценность
Исследователи из Имперского колледжа Лондона предложили новый подход для улучшения логического мышления ИИ, сжимая блок многоглавого внимания (MHA) с помощью тензоризации и декомпозиции Такера. Этот метод позволяет:
- Сжимать данные до 250 раз без дополнительного обучения.
- Использовать общую информацию между головами внимания для повышения качества вывода.
- Улучшать логическое мышление как в кодировщиках, так и в декодировщиках.
Метод включает преобразование весов MHA в 3D тензоры, что позволяет уменьшить шум и повысить эффективность. Эксперименты подтвердили, что этот подход значительно улучшает способности reasoning, при этом сохраняя совместимость с существующими методами.
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 с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
- Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
