Улучшение моделирования длинных последовательностей: увеличение точности на LongBench на 3.2 пункта и на L-Eval на 1.6 пункта.

 ReMamba: Enhancing Long-Sequence Modeling with a 3.2-Point Boost on LongBench and 1.6-Point Improvement on L-Eval Benchmarks

Преимущества модели ReMamba в обработке длинных последовательностей текста

В области обработки естественного языка (NLP) эффективная обработка длинных текстовых последовательностей представляет собой критическую задачу. Традиционные модели трансформера, широко используемые в больших языковых моделях (LLM), отлично справляются с многими задачами, но требуют улучшений при обработке длинных входов. Ограничения этих моделей связаны в первую очередь с квадратичной вычислительной сложностью и линейными затратами памяти, связанными с механизмом внимания, используемым в трансформерах. По мере увеличения длины текста требования к этим моделям становятся запретительно высокими, что затрудняет поддержание точности и эффективности. В связи с этим разрабатываются альтернативные архитектуры, направленные на более эффективную обработку длинных последовательностей при сохранении вычислительной эффективности.

Проблемы обработки длинных последовательностей в NLP

Одной из основных проблем моделирования длинных последовательностей в NLP является деградация информации по мере увеличения длины текста. Архитектуры рекуррентных нейронных сетей (RNN), часто используемые в качестве основы для этих моделей, особенно подвержены этой проблеме. По мере увеличения длины входных последовательностей эти модели нуждаются в помощи для сохранения важной информации из более ранних частей текста, что приводит к снижению производительности. Эта деградация является значительным препятствием для разработки более продвинутых LLM, способных обрабатывать расширенные текстовые входы без потери контекста или точности.

Решения и практические применения

Множество методов были предложены для решения этих проблем, включая гибридные архитектуры, объединяющие RNN с механизмами внимания трансформера. Эти гибриды нацелены на использование преимуществ обеих подходов: RNN обеспечивает эффективную обработку последовательностей, а механизмы внимания помогают сохранить критическую информацию в длинных последовательностях. Однако такие решения часто имеют увеличенные вычислительные и памятные затраты, что уменьшает эффективность. Некоторые методы сосредотачиваются на расширении возможностей моделей путем улучшения их способности экстраполяции длины без необходимости дополнительного обучения. Однако эти подходы обычно приводят только к умеренному увеличению производительности и лишь частично решают основную проблему деградации информации.

Исследователи из Пекинского университета, Национальной ключевой лаборатории общего искусственного интеллекта, 4BIGAI и Meituan представили новую архитектуру под названием ReMamba, разработанную для улучшения возможностей обработки длинного контекста существующей архитектуры Mamba. В то время как Mamba эффективно выполняет задачи с коротким контекстом, он показывает значительное снижение производительности при работе с более длинными последовательностями. Цель исследователей заключалась в преодолении этого ограничения путем внедрения методики селективной компрессии в рамках двухэтапного процесса повторной передачи. Такой подход позволяет ReMamba сохранять критическую информацию из длинных последовательностей, не увеличивая значительно вычислительной нагрузки, тем самым улучшая общую производительность модели.

ReMamba работает с помощью тщательно разработанного двухэтапного процесса. На первом этапе модель использует три сети прямого распространения для оценки значимости скрытых состояний из последнего слоя модели Mamba. Затем эти скрытые состояния селективно сжимаются на основе их оценочных баллов, которые рассчитываются с использованием меры косинусного сходства. Сжатие уменьшает необходимые обновления состояний, эффективно уплотняя информацию и минимизируя деградацию. На втором этапе ReMamba интегрирует эти сжатые скрытые состояния в контекст ввода с помощью механизма селективной адаптации, позволяя модели поддерживать более последовательное понимание всей текстовой последовательности. Этот метод влечет за собой лишь минимальные дополнительные вычислительные затраты, что делает его практичным решением для улучшения производительности при работе с длинным контекстом.

Эффективность ReMamba была продемонстрирована через обширные эксперименты на установленных бенчмарках. На бенчмарке LongBench ReMamba превзошел базовую модель Mamba на 3,2 пункта; на бенчмарке L-Eval он достиг улучшения в 1,6 пункта. Эти результаты подчеркивают способность модели приблизиться к уровню производительности моделей на основе трансформеров, которые обычно более мощны в обработке длинных контекстов. Исследователи также проверили передаточную способность своего подхода, применив тот же метод к модели Mamba2, что привело к улучшению на бенчмарке LongBench на 1,6 пункта, дополнительно подтверждая надежность их решения.

Производительность ReMamba особенно заметна в его способности обрабатывать различные длины ввода. Модель последовательно превосходила базовую модель Mamba при различных длинах контекста, увеличивая эффективную длину контекста до 6000 токенов по сравнению с 4000 токенами для настроенной базовой модели Mamba. Это демонстрирует улучшенную способность ReMamba управлять более длинными последовательностями без ущерба для точности или эффективности. Кроме того, модель сохраняла значительное преимущество в скорости перед традиционными моделями трансформеров, работая сравнимо со стандартной скоростью оригинальной модели Mamba при обработке более длинных входов.

В заключение, модель ReMamba решает критическую задачу моделирования длинных последовательностей с помощью инновационного подхода к сжатию и селективной адаптации. Путем более эффективного сохранения и обработки критической информации ReMamba сокращает разрыв в производительности между Mamba и моделями на основе трансформеров, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Это исследование не только предлагает практичное решение для ограничений существующих моделей, но также заложено основу для будущих разработок в области обработки длинного контекста естественного языка. Результаты бенчмарков LongBench и L-Eval подчеркивают потенциал ReMamba для улучшения возможностей LLM.

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 e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

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

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

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

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

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

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

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

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

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

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

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

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

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

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

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

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…