Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 867c65a8 b79e 4878 bf8c fc0d0574b6a0 2
Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 867c65a8 b79e 4878 bf8c fc0d0574b6a0 2

Исследователи из Georgia Tech и IBM представили KnOTS: безградиентную AI-рамку для объединения моделей LoRA.

 Researchers from Georgia Tech and IBM Introduces KnOTS: A Gradient-Free AI Framework to Merge LoRA Models

«`html

Модель слияния: мощный инструмент для создания многофункциональных моделей

Модель слияния позволяет объединять веса специализированных моделей, создавая универсальные модели для различных задач. Это дает возможность:

  • Накопление навыков
  • Исправление слабых мест моделей
  • Совместное улучшение существующих моделей

Проблемы и решения

Хотя модель слияния показала успех с полными моделями, возникают трудности при применении к методам, эффективным по параметрам, таким как Low-Rank Adaptation (LoRA). Исследования показывают, что LoRA модели имеют низкую согласованность, что затрудняет их слияние.

Для решения этих проблем предложены различные подходы, такие как:

  • Task Arithmetic (TA) — вычитание параметров предварительно обученных моделей из дообученных.
  • TIES — улучшение TA с помощью выборочного усреднения весов.
  • DARE — исследование разреженных векторов задач через случайное удаление весов.

Новый подход KnOTS

Исследователи из Georgia Tech и IBM разработали метод KnOTS, который использует сингулярное разложение для преобразования обновлений задач различных моделей LoRA в общее пространство. Это позволяет эффективно сливать модели и улучшать их производительность.

Эффективность KnOTS

Эксперименты показывают, что KnOTS значительно улучшает производительность моделей в различных областях:

  • В области компьютерного зрения KnOTS достигает результатов, сопоставимых с существующими методами.
  • В языковой области KnOTS значительно улучшает точность моделей, достигая прироста до 2.9%.

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.
  • Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж