Исследователи NVIDIA изучают переработку больших языковых моделей в разреженные смеси экспертов

 NVIDIA AI Researchers Explore Upcycling Large Language Models into Sparse Mixture-of-Experts

Модели смешивания экспертов (MoE) и их значение для ИИ

Модели смешивания экспертов (MoE) становятся ключевыми в развитии ИИ, особенно в области обработки естественного языка. Архитектуры MoE отличаются от традиционных плотных моделей, так как они выбирают специализированные сети экспертов для обработки каждого входного значения. Это позволяет моделям увеличивать свою мощность без значительного увеличения вычислительных ресурсов для обучения и вывода.

Преимущества MoE моделей

  • Увеличение производительности без необходимости полного переобучения моделей.
  • Оптимизация использования существующих плотных моделей с добавлением новых параметров.
  • Снижение вычислительных затрат при масштабировании.

Проблемы плотных моделей

Плотные модели часто достигают плато производительности, и для улучшения требуется увеличение их размера, что требует значительных вычислительных ресурсов. Здесь появляется возможность «апсайклинга» предобученных моделей в MoE модели, что позволяет расширить их возможности без полного переобучения.

Новые подходы от NVIDIA

Исследователи из NVIDIA предложили инновационный метод апсайклинга предобученных плотных моделей в разреженные MoE модели, используя схему инициализации «виртуальной группы» и методы масштабирования весов. В их исследованиях модели продемонстрировали улучшение производительности после преобразования.

Основные результаты исследования

  • Модель Nemotron-4 с 15 миллиардами параметров достигла 67.6% на тесте MMLU после обработки 1 триллиона токенов.
  • Метод softmax-then-topK улучшил потери валидации на 1.5% по сравнению с непрерывным обучением плотной модели.
  • Апсайкленные модели показали превосходные результаты без дополнительных вычислительных затрат.
  • Инициализация виртуальной группы и масштабирование весов были ключевыми для сохранения или улучшения точности.

Выводы

Исследование демонстрирует, что апсайклинг плотных языковых моделей в MoE модели является эффективным способом расширения их возможностей. Использование новых методов, таких как инициализация виртуальной группы и маршрутизация softmax-then-topK, позволяет моделям продолжать улучшаться в точности без необходимости полного переобучения.

Практические рекомендации

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

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определить области для автоматизации.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.
  • Используйте полученные данные для расширения автоматизации.

Для получения дополнительных советов по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.

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

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Современные многоагентные рабочие процессы с Microsoft AutoGen

    Введение Использование Microsoft AutoGen для создания многоагентных рабочих процессов может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет интегрировать специализированных помощников для повышения эффективности и качества работы. Преимущества внедрения Автоматизация взаимодействия между агентами улучшает скорость и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Групповое Мышление: Новая Эффективность Сотрудничества AI

    Повышение Эффективности Бизнеса с Помощью Group Think Введение в Group Think В современном мире искусственного интеллекта сотрудничество языковых моделей (LLMs) открывает новые горизонты. Концепция Group Think позволяет этим моделям эффективно работать вместе, увеличивая…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 0

    Оценка ИИ-ассистентов для сложных голосовых рабочих процессов в предприятиях

    Практические бизнес-решения Бизнесы могут использовать технологии ИИ для трансформации своих операций. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, где…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Thinkless: Новая Эффективная Платформа для Языковых Моделей

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности для автоматизации Ищите процессы, которые могут быть автоматизированы. Сосредоточьтесь на взаимодействиях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для оценки моделей с длинным контекстом

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 0

    Магнитный интерфейс AI: Совместная автоматизация веб-задач от Microsoft

    Введение Современные веб-технологии изменили наше взаимодействие с цифровыми платформами. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может значительно повысить эффективность работы. Однако важно, чтобы ИИ работал в сотрудничестве с пользователями, а не заменял их.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Улучшение логического мышления в бизнес-приложениях ИИ

    Улучшение Размышлений в AI Моделях для Бизнес Приложений Понимание Больших Моделей Размышлений Большие Модели Размышлений (БМР), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro, демонстрируют впечатляющие способности…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 0

    Новые модели Claude Opus 4 и Sonnet 4: Прорыв в ИИ для бизнеса

    Введение в модели Claude Anthropic представила свои последние языковые модели, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Эти модели позволяют бизнесу повысить операционную эффективность и улучшить процессы принятия решений. Claude Opus 4: Лидер…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 0

    Falcon-H1: Гибридные языковые модели для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Falcon-H1 Обзор Falcon-H1 Falcon-H1 от Института Технологических Инноваций (TII) — это значительный шаг вперед в технологии языковых моделей. Эти модели сочетают в себе преимущества трансформеров и структурированных пространственных моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Развитие многомодального математического мышления с MathCoder-VL и FigCodifier

    Практические бизнес-решения на основе AI Использование AI для решения математических задач может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Вот как это можно реализовать: Шаг 1: Определение областей для автоматизации Изучите текущие процессы в…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Запуск Gemma 3n: Эффективный многомодальный ИИ для мобильных устройств

    Введение в Gemma 3n Gemma 3n — это новое многомодальное AI-решение от Google DeepMind, разработанное для мобильных устройств. Оно улучшает пользовательский опыт за счет повышения скорости и конфиденциальности. Проблемы в разработке мобильного AI…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    RXTX: Эффективный алгоритм машинного обучения для структурного умножения матриц

    Практические бизнес-решения с использованием RXTX Введение в умножение матриц Умножение матриц является основной операцией в компьютерных науках. Оптимизация этого процесса может значительно улучшить производительность бизнеса через ускорение вычислений. Понимание структурированных матричных произведений Структурированные…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    MCP Шлюзы: Обеспечение Безопасной и Масштабируемой Интеграции ИИ в Бизнесе

    Преобразование бизнеса с помощью интеграции ИИ Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы может значительно улучшить эффективность и безопасность. Использование протокола Model Context Protocol (MCP) и шлюзов MCP позволяет упростить взаимодействие ИИ с внешними…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 3

    Создание Модульных AI Рабочих Процессов с Помощью Claude и LangGraph

    Построение Модульных AI Рабочих Процессов с Anthropic’s Claude и LangGraph Этот гид предлагает простой подход к внедрению LangGraph, удобной структуры для создания AI рабочих процессов с интеграцией API Anthropic’s Claude. Следуя этому руководству,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by b78d385e b261 4424 829c 8c380ea5040f 2

    Отчет Marktechpost 2025: Агентный ИИ и ИИ-агенты

    Преобразование бизнеса с помощью агентного ИИ Отчет Marktechpost о агентном ИИ и ИИ-агентах 2025 года предлагает ценные идеи для внедрения ИИ в бизнес-процессы. Рассмотрим, как эти технологии могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 1

    PARSCALE: Эффективное Параллельное Вычисление для Масштабируемого Развертывания Языковых Моделей

    Введение в PARSCALE Метод PARSCALE представляет собой новый подход к эффективному развертыванию языковых моделей, который может существенно улучшить бизнес-процессы. Проблемы масштабирования языковых моделей Традиционные методы требуют значительных ресурсов, что может замедлять развертывание и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Новая эра оценки ИИ: Преимущества фреймворка J1 от Meta

    Преобразование с помощью AI: Практические бизнес-решения Введение в J1 Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке больших языковых моделей (LLM), которые могут выполнять задачи оценки и суждения. Модель J1 предлагает новый…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Масштабируемое генеративное моделирование: инновации Meta AI

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Понимание проблемы нехватки данных Генеративные модели требуют больших и качественных наборов данных для создания высококачественных образцов. Однако в специализированных областях, таких как молекулярное моделирование, получение таких данных может…