Метод выравнивания весов для обучения с использованием регуляризации.

 Weight Scope Alignment Method that Utilizes Weight Scope Regularization to Constrain the Alignment of Weight Scopes during Training

“`html

Метод выравнивания весовых диапазонов, использующий регуляризацию весовых диапазонов для ограничения выравнивания весовых диапазонов во время обучения

Модельное слияние включает объединение нескольких глубоких моделей в одну. Одно из потенциальных преимуществ метода интерполяции моделей заключается в его способности улучшать понимание исследователей особенностей связи между режимами нейронных сетей. В контексте федеративного обучения промежуточные модели обычно отправляются через граничные узлы перед объединением на сервере. Этот процесс вызвал большой интерес среди исследователей из-за его важности в различных приложениях. Основная цель модельного слияния заключается в улучшении обобщаемости, эффективности и устойчивости, сохраняя при этом возможности исходных моделей.

Координатно-ориентированное усреднение параметров

Метод выбора для слияния моделей в глубоких нейронных сетях – это координатно-ориентированное усреднение параметров. В то же время федеративное обучение агрегирует локальные модели с граничных узлов, а исследование связи режимов использует линейную или кусочно-линейную интерполяцию между моделями.

Новое исследование исследователей университета Нанкинг исследует слияние моделей в разных весовых диапазонах и влияние условий обучения на распределение весов (в данном исследовании обозначается как “Весовой диапазон”). Это первая работа, которая официально исследует влияние весового диапазона на модельное слияние. После проведения нескольких экспериментов при разном качестве данных и условиях обучения, исследователи выявили явление “несоответствия весовых диапазонов”. Они обнаружили, что весовые диапазоны сходящихся моделей значительно отличаются. Несмотря на то, что все распределения приближаются к нормальным распределениям, работа показывает, что существуют значительные изменения в распределении весов моделей при различных настройках обучения. В частности, параметры моделей, использующих один и тот же оптимизатор, показаны на первых пяти подрисунках, в то время как модели, использующие различные оптимизаторы, показаны на нижних. Несоответствие весовых диапазонов влияет на модельное слияние, что видно из плохой линейной интерполяции, вызванной несоответствующими весовыми диапазонами. Исследователи объясняют, что легче агрегировать параметры с похожими распределениями, чем с различными, и слияние моделей с разными параметрами может быть настоящей проблемой.

Выравнивание весовых диапазонов (WSA)

Команда исследует преимущества WSA по сравнению с смежными технологиями, реализуя ее в ситуациях связи режимов и федеративного обучения. Путем обучения весов быть как можно ближе к заданному распределению предлагаемый метод WSA оптимизирует успешное модельное слияние, одновременно балансируя специфичность и общность. Он эффективно решает недостатки существующих методов и конкурирует с другими похожими методами регуляризации, такими как близкий член и распад весов, предоставляя ценные идеи для исследователей и практиков в этой области.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.

Не забудьте подписаться на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram. Если вам нравится наша работа, вам понравится нашa рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему подпрограмме ML с Reddit

Не забудьте написать нам, если вам нужны советы по внедрению ИИ.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

“`

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

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…