Понимание скрытых слоев в больших языковых моделях (LLMs)
Исследователи из Университета Иерусалима столкнулись с задачей понимания того, как информация проходит через различные слои декодерных больших языковых моделей (LLMs). Особенно они исследовали, действительно ли скрытые состояния предыдущих токенов в более высоких слоях так важны, как обычно считается.
Исследование основано на том, что не все слои могут одинаково полагаться на скрытые состояния предыдущих токенов, особенно в более высоких слоях. Исследователи предположили, что при использовании различных манипуляций в скрытых состояниях предыдущих токенов в различных слоях модели можно оценить влияние этих манипуляций на производительность модели.
Одна из техник включает в себя введение шума путем замены скрытых состояний случайными векторами, что позволяет исследователям оценить, важно ли содержание этих скрытых состояний на определенных слоях. Второй метод, замораживание, блокирует скрытые состояния на определенном слое и повторно использует их для последующих слоев, уменьшая вычислительную нагрузку.
Исследователи обнаружили, что при применении этих манипуляций к верхним 30-50% модели производительность по нескольким задачам практически не ухудшилась, что указывает на то, что верхние слои меньше полагаются на скрытые представления предыдущих токенов. Например, при замораживании до 50% слоев модели сохраняется производительность, аналогичная базовой. Кроме того, обмен скрытыми состояниями из разных пунктов подтвердил эту наблюдение; модель игнорировала изменения, внесенные в верхние слои, в то время как изменения в более низких слоях значительно изменяли вывод.
Итак, исследование выявляет двухфазный процесс в LLMs на основе трансформатора: ранние слои собирают информацию из предыдущих токенов, в то время как более высокие слои в основном обрабатывают эту информацию внутренне. Эти результаты предлагают потенциальные оптимизации, такие как пропускание внимания в этих слоях для снижения вычислительных затрат.
Практические применения исследования в бизнесе:
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Understanding the Hidden Layers in Large Language Models LLMs.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
