«`html
Оптимизация производительности нейронных сетей
В мире нейронных сетей критическое значение имеет оптимизация производительности при заданном вычислительном бюджете. Увеличение вычислительной мощности, затрачиваемой на обучение нейронных сетей, обычно приводит к улучшению производительности. Однако выбор между расширением обучающего набора данных и увеличением параметров модели критичен при масштабировании вычислительных ресурсов. Для оптимизации производительности необходимо сбалансировать эти два фактора в рамках заданного вычислительного бюджета. Правила масштабирования могут помочь определить наилучший способ распределения ресурсов.
Правила масштабирования для языковых моделей
Исследования показали, что масштабирование количества параметров и количества обучающих токенов пропорционально, идеально в соотношении 1 к 1, максимизирует производительность. Однако большинство этих принципов масштабирования основаны на обучении трансформеров на конкретном типе данных, таком как текст, полученный из веб-сайтов.
Зависимость от сложности данных и сжатие как показатель сложности
Исследование показало, что сложность обучающих данных влияет на установленные правила масштабирования. Кроме того, степень сложности данных отражается в способности gzip сжимать данные. Правила масштабирования различаются в зависимости от сложности данных, что более сложные данные, которые сложнее сжимать, влияют на них по-разному.
Новый закон масштабирования, зависящий от данных
На основе результатов исследования был предложен новый закон масштабирования для языковых моделей, учитывающий сжимаемость обучающих данных с помощью gzip. Согласно этому новому закону, оптимальным использованием вычислительных ресурсов при усложнении обучающих данных является увеличение объема набора данных, а не только увеличение количества параметров модели.
Применение искусственного интеллекта в бизнесе
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития вашей компании и оставаться в числе лидеров, обратите внимание на применение автоматизации и определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение из множества вариантов ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
