«`html
ScaleBiO: новый метод оптимизации билевел машинного обучения, способный масштабироваться до 34B LLMs для задач перевзвешивания данных
Билевел-оптимизация (BO) является перспективным направлением исследований, успех которого проявляется в различных задачах машинного обучения, таких как оптимизация гиперпараметров, мета-обучение и обучение с подкреплением. BO предполагает двухуровневую структуру, где решение внешней проблемы зависит от решения внутренней проблемы. Однако BO не широко используется для крупномасштабных задач из-за взаимозависимости между уровнями, что затрудняет масштабируемость BO.
Применение ScaleBiO
Researchers from The Hong Kong University of Science and Technology, and the University of Illinois Urbana-Champaign have introduced ScaleBiO, новый метод билевел-оптимизации способный масштабироваться до 34B LLMs при задачах перевзвешивания данных. ScaleBiO позволяет эффективно подбирать данные для обучения моделей, фильтруя ненужную информацию и выбирая только информативные примеры. Он также показывает эффективность на малых и крупномасштабных моделях языков, улучшая производительность моделей на различных задачах.
Practical Solutions
Чтобы эффективно внедрять искусственный интеллект в ваш бизнес, определите области, где можно применить автоматизацию, внедряйте ИИ-решения постепенно, начиная с малых проектов, и продолжайте расширять автоматизацию на основе данных и опыта. Чтобы получить советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами на https://t.me/itinai. Также вы можете следить за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Value
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn для обсуждения современных решений в продажах и маркетинге с использованием искусственного интеллекта. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка. Не забывайте присоединиться к нашему SubReddit с более чем 45 000 участников.
«`
