Применение искусственного интеллекта в современных моделях глубокого обучения
Проблемы с текущими моделями глубокого обучения
Основная проблема существующих моделей глубокого обучения — это их зависимость от плотных вычислений, которые активируют все параметры модели одинаково во время обучения и вывода. Этот метод неэффективен при обработке масштабных данных, что приводит к ненужной активации ресурсов, не относящихся к текущей задаче. Кроме того, недифференцируемая природа некоторых компонентов моделей затрудняет применение оптимизации на основе градиентов, что ограничивает эффективность обучения.
Решение от Microsoft: GRIN MoE модель
Команда исследователей из Microsoft представила инновационное решение — модель GRIN MoE (GRadient-INformed Mixture of Experts), которая преодолевает ограничения существующих разреженных моделей. GRIN улучшает параллелизм модели, обеспечивая более эффективное обучение без необходимости устранения токенов, что часто встречается в разреженных вычислениях. Применение GRIN к авторегрессивным языковым моделям привело к созданию модели смеси экспертов с топ-2 активированными экспертами на каждом уровне. Эта модель селективно активирует экспертов в зависимости от входных данных, существенно сокращая количество активных параметров, сохраняя при этом высокую производительность.
Преимущества GRIN MoE модели
GRIN MoE модель демонстрирует впечатляющие результаты производительности, опережая плотные модели по эффективности и масштабируемости. Она также обеспечивает значительное улучшение эффективности обучения, позволяя масштабироваться эффективно и поддерживать высокую производительность. Это открывает новые перспективы для применения в области обработки естественного языка, программирования, математики и многих других областях.
