“`html

Продвижение искусственного интеллекта для вашего бизнеса

Языковое моделирование значительно продвинулось в разработке алгоритмов для понимания, генерации и манипулирования человеческим языком. Эти достижения привели к появлению больших языковых моделей, способных выполнять задачи перевода, суммирования и вопросно-ответной обработки. Эти модели являются ключевыми для обработки естественного языка (NLP) и приложений искусственного интеллекта (ИИ). Однако, несмотря на их возможности, эти модели сталкиваются с значительными вызовами, особенно в воспроизведении информации в расширенных контекстах. Эта проблема особенно заметна в рекуррентных языковых моделях, которым часто требуется помощь в эффективном хранении и извлечении необходимой информации для точного контекстного обучения. В результате их производительность должна нарастать, чтобы догнать модели с неограниченной памятью.

Инновационные методы для преодоления ограничений рекуррентных нейронных сетей

Исследователи из Стэнфордского университета и Университета в Буффало представили два инновационных метода для преодоления вышеупомянутых ограничений рекуррентных нейронных сетей: JRT-Prompt и JRT-RNN.

JRT-Prompt

JRT-Prompt улучшает рекуррентные модели путем многократного повторения контекста в подсказках для улучшения воспроизведения. Эта техника эффективно снижает зависимость от последовательности представления данных, позволяя модели лучше сохранять и воспроизводить информацию, что улучшает ее общую производительность.

JRT-RNN

JRT-RNN использует префиксно-линейное внимание, где модель обрабатывает подсказку не-причинно перед генерацией ответов. Этот подход значительно улучшает способность модели воспроизводить и использовать информацию, предоставляя более эффективное и эффективное решение для проблемы воспроизведения в рекуррентных языковых моделях.

Результаты исследования

JRT-Prompt продемонстрировала улучшение на 11,0 ± 1,3 балла по различным задачам и моделям, а также 11,9-кратное увеличение производительности по сравнению с FlashAttention-2 для предварительного заполнения (длина 32k, размер пакета 16, NVidia H100). JRT-RNN позволила улучшить качество до 13,7 балла при 360 миллионах параметров и до 6,9 балла при 1,3 миллиардах параметров, а также обеспечила 19,2-кратное увеличение производительности. Это показывает, что предложенные методы могут соответствовать или превзойти производительность традиционных моделей Transformer, используя меньше памяти.

Заключение

Исследование решает критическую проблему воспроизведения информации в рекуррентных языковых моделях и представляет эффективные методы для ее решения. JRT-Prompt и JRT-RNN предлагают многообещающие решения, улучшающие качество и эффективность языковых моделей. Эти достижения представляют собой значительный шаг в развитии более эффективных и способных техник языкового моделирования.

“`