W artykule Huawei poświęconym sztucznej inteligencji przedstawiono DenseSSM: nowe podejście do uczenia maszynowego mające na celu usprawnienie przepływu ukrytych informacji między warstwami w modelach przestrzeni stanów (SSM).

Rozwój wydajnych i solidnych modeli wielkojęzykowych (LLM) stanowi granicę innowacji. Modele te zostały oparte na architekturze Transformer, która słynie ze zdolności rozumienia i generowania tekstu przypominającego ludzki. Jednak w miarę rozwoju tych modeli napotykają na znaczące przeszkody, w szczególności ich intensywność obliczeniową i pamięć. Nowa granica w inżynierii modeli pojawia się w postaci modeli przestrzeni stanu (SSM), które zapewniają mniejszy obszar obliczeniowy, a jednocześnie aspirują do dorównania wydajnością ich odpowiednikom w transformatorach.

Wprowadzenie DenseSSM, stanowiącego kluczowy postęp w tym przedsięwzięciu, jest wynikiem wspólnych wysiłków zespołu oddanych badaczy z laboratorium Arki Noego firmy Huawei. DenseSSM wprowadza innowacje, usprawniając przepływ ukrytych informacji pomiędzy warstwami modelu, skutecznie zachowując drobne szczegóły, które są ważne dla zrozumienia i generowania tekstu, co jest wyzwaniem, przed którym stoją tradycyjne SSM ze względu na ich hierarchiczny charakter.

Unikalne podejście DenseSSM polega na gęstych połączeniach – metodzie inspirowanej postępem w splotowych sieciach neuronowych, ale zaprojektowanej z myślą o sprostaniu specyficznym wyzwaniom związanym z przetwarzaniem języka. Integrując stany ukryte płytkich warstw z głębszymi warstwami, DenseSSM zachowuje szczegółowe informacje w całym modelu, zapewniając, że każda warstwa w znaczący sposób przyczynia się do końcowego wyniku. Ta metoda utrzymuje i poprawia wydajność i równoległość nieodłącznie związaną ze sprzętem SSM. Rezultatem jest model, który nie tylko dorównuje, ale w niektórych przypadkach przewyższa wydajność swoich poprzedników, zapewniając poprawę dokładności aż do 5% w stosunku do ogólnych testów porównawczych, co zostało potwierdzone wnikliwą oceną w szerokim zakresie zadań.

Framework DenseSSM wprowadza nowy moduł przejść selektywnych, umożliwiający efektywne wyświetlanie i wybieranie przydatnych części ukrytych stanów pomiędzy warstwami. Ta innowacja zapewnia, że ​​model przechwytuje i wykorzystuje najbardziej istotne informacje dla każdego zadania. Szerokie możliwości połączeń zdalnych to nie tylko zaleta; Stanowi fundamentalną zmianę sposobu przepływu informacji i ich wykorzystania w modelu.

W porównaniu z szeregiem zadań związanych ze zrozumieniem i generowaniem języka, DenseSSM wykazało doskonałą wydajność i znaczną poprawę dokładności i szybkości przetwarzania. Ulepszenia te były szczególnie widoczne w zadaniach wymagających złożonego i precyzyjnego zrozumienia języka, co uwypukliło lepszą zdolność modelu do przetwarzania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego.

Konsekwencje rozwoju DenseSSM wykraczają poza zwykłe osiągnięcia techniczne. Radykalnie zmniejszając wymagania obliczeniowe i pamięciowe współczesnych modeli językowych, DenseSSM toruje drogę dla bardziej zrównoważonych i dostępnych technologii sztucznej inteligencji. Ten przełom może zdemokratyzować dostęp do najnowocześniejszych modeli językowych, umożliwiając szerokiej gamie aplikacji i użytkownikom skorzystanie z transformacyjnej mocy sztucznej inteligencji, a tym samym wywarcie wymiernego wpływu na rzeczywisty świat.

Podsumowując, DenseSSM stanowi duży krok naprzód w rozwoju dużych modeli językowych, oferując:

• Zwiększ wydajność i wydajność dzięki innowacyjnemu wykorzystaniu gęstych, ukrytych połączeń.
• Poprawiona dokładność różnych zadań językowych, demonstrująca zaawansowane możliwości zrozumienia i konstrukcji modelu.
• Zrównoważona ścieżka rozwoju i rozpowszechniania najnowocześniejszych modeli językowych, zapewniająca szerszy dostęp i zastosowanie.

Sprawdź papier I githubie. Cała zasługa za te badania przypada badaczom biorącym udział w tym projekcie. Nie zapomnij także nas obserwować Świergot I wiadomości Google. dołącza Mamy ponad 38 tys. ML subReddita, 41 tys.+ społeczności na Facebooku, Kanał na DiscordzieI Gram na LinkedInop.

Jeśli podoba Ci się nasza praca, pokochasz naszą pracę wiadomości..

Nie zapomnij do nas dołączyć Kanał telegramowy

Może spodobają Ci się także nasze Bezpłatne kursy sztucznej inteligencji….