Необходимость гибкой адаптации больших языковых моделей

Существуют проблемы с адаптацией больших языковых моделей (LLMs) к различным задачам. Текущие методы, такие как смесь экспертов (MoE) и арифметика моделей, требуют много данных для настройки и имеют ограничения. Это создает потребность в методах, которые могут эффективно адаптировать LLM без обширной настройки и строгих предположений.

Предложение MODEL SWARMS

Исследователи из Google Cloud AI, Google DeepMind и Университета Вашингтона предложили новый подход под названием MODEL SWARMS. Этот метод использует коллективный интеллект для адаптации LLM через совместный поиск в пространстве весов. Каждый эксперт LLM рассматривается как частица, которая движется для оптимизации цели адаптации.

Преимущества подхода

MODEL SWARMS позволяет эффективно адаптировать модели без необходимости в контролируемой настройке. Это особенно полезно в условиях с ограниченным количеством данных — всего 200 примеров.

Процесс адаптации

Процесс адаптации включает в себя итеративную настройку скорости каждой частицы, основываясь на лучших результатах. Это помогает сбалансировать исследование и сходимость. Основная функция помогает определить лучшего эксперта среди моделей как финальную адаптированную модель.

Экспериментальные результаты

MODEL SWARMS показал значительные улучшения в различных задачах адаптации LLM, превзойдя 12 базовых методов на 21%. Он продемонстрировал успех в адаптации моделей для отдельных задач, таких как знания, логика и безопасность, улучшив производительность на 13,3% в среднем.

В многоцелевых задачах, таких как медицинские, юридические и культурные, MODEL SWARMS обеспечил стабильный прирост производительности, создавая оптимальных экспертов, способных одновременно оптимизировать несколько целей.

Заключение

MODEL SWARMS представляет собой значительный шаг вперед в эффективной и гибкой адаптации LLM без необходимости в обширных данных для настройки. Этот подход позволяет моделям совместно искать оптимальные конфигурации, улучшая производительность в различных задачах.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте подход MODEL SWARMS для адаптации LLM.

1. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определить области для автоматизации.

2. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.

3. Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.

4. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.

Получите советы по внедрению ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.