Исследователи Apple предлагают метод CCE: вычисление потерь перекрестной энтропии без хранения логитов для всех токенов в глобальной памяти.

Прорыв в области искусственного интеллекта: Метод Cut Cross-Entropy (CCE)

Развитие больших языковых моделей (LLMs) изменило обработку естественного языка. Эти модели используются для генерации текста, перевода и суммирования. Однако, обучение таких моделей требует много памяти и вычислительных ресурсов.

Проблемы с памятью

Ключевая задача при обучении LLM – это вычисление потерь перекрестной энтропии. Эта задача требует значительных объемов памяти, особенно при больших размерах словаря, что может ограничивать размер партий и снижать производительность моделей.

Решение от Apple: Cut Cross-Entropy (CCE)

Исследователи Apple разработали метод CCE, который значительно уменьшает потребление памяти. Вместо хранения всех логитов в памяти, CCE вычисляет только необходимые логиты, что позволяет снизить использование памяти с 24 ГБ до всего лишь 1 МБ.

Преимущества CCE

Снижение потребления памяти: Использование CCE позволяет уменьшить объем памяти для вычисления потерь до незначительных уровней.
Увеличение масштабируемости: Метод поддерживает большие размеры партий, что позволяет более эффективно использовать вычислительные ресурсы.
Увеличение эффективности: Кастомные CUDA ядра и фильтрация градиентов обеспечивают высокую скорость обучения без потери точности.
Практическое применение: Метод можно адаптировать к различным архитектурам и сценариям, включая классификацию изображений.
Будущее: CCE открывает возможности для обучения еще более крупных моделей с минимальным влиянием на память.

Заключение

Метод CCE представляет собой значительный прорыв в обучении больших языковых моделей, решая проблему памяти. Используя инновационные техники, CCE позволяет значительно снизить потребление памяти без ущерба для скорости и точности. Это улучшение не только повышает эффективность текущих моделей, но и открывает новые возможности для масштабируемых архитектур в будущем.

Как применить ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение ИИ, начиная с небольших проектов.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.