Ученые из Университета Ватерлоо представляют Orchid: Революционное улучшение глубокого обучения с помощью данных зависимых сверток для масштабируемого последовательного моделирования

 Researchers at the University of Waterloo Introduce Orchid: Revolutionizing Deep Learning with Data-Dependent Convolutions for Scalable Sequence Modeling

«`html

Исследователи Университета Уотерлу представляют Orchid: Революционный подход к глубокому обучению с использованием данных-зависимых сверток для масштабируемого моделирования последовательностей

В глубоком обучении, особенно в обработке естественного языка, анализе изображений и биологии, все больше внимания уделяется разработке моделей, которые обеспечивают как вычислительную эффективность, так и надежную выразительность. Механизмы внимания стали революционными, позволяя лучше справляться с задачами моделирования последовательностей. Однако вычислительная сложность, связанная с этими механизмами, масштабируется квадратично с длиной последовательности, что становится значительным узким местом при управлении задачами с длинным контекстом, такими как геномика и обработка естественного языка. Все возрастающая потребность в обработке больших и более сложных наборов данных заставила исследователей искать более эффективные и масштабируемые решения.

Основной вызов в этой области заключается в снижении вычислительной нагрузки механизмов внимания, сохраняя при этом их выразительность. Многие подходы пытались решить эту проблему, разреживая матрицы внимания или используя низкоранговые аппроксимации. Техники, такие как Reformer, Routing Transformer и Linformer, были разработаны для улучшения вычислительной эффективности механизмов внимания. Однако эти техники борются с балансированием вычислительной сложности и выразительной мощности. Некоторые модели используют комбинации этих техник наряду с плотными слоями внимания для улучшения выразительности, сохраняя при этом вычислительную осуществимость.

Из исследований в Университете Уотерлу возникла новая архитектурная инновация, известная как Orchid. Эта инновационная архитектура моделирования последовательностей интегрирует механизм свертки, зависящий от данных, чтобы преодолеть ограничения традиционных моделей, основанных на внимании. Orchid разработана для решения врожденных вызовов моделирования последовательностей, особенно квадратичной сложности. Путем использования нового слоя свертки, зависящего от данных, Orchid динамически настраивает свое ядро на основе входных данных с использованием условной нейронной сети, что позволяет ей эффективно обрабатывать последовательности длиной до 131 тыс. Эта динамическая свертка обеспечивает эффективную фильтрацию длинных последовательностей, достигая масштабируемости с квази-линейной сложностью.

Основа Orchid заключается в ее новом слое свертки, зависящем от данных. Этот слой адаптирует свое ядро с использованием условной нейронной сети, значительно улучшая способность Orchid эффективно фильтровать длинные последовательности. Условная сеть гарантирует, что ядро настраивается на входные данные, укрепляя способность модели захватывать зависимости на большие расстояния, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Путем включения операций управления архитектура обеспечивает высокую выразительность и квази-линейную масштабируемость с сложностью O(LlogL). Это позволяет Orchid обрабатывать последовательности длиной далеко за пределами ограничений плотных слоев внимания, демонстрируя превосходную производительность в задачах моделирования последовательностей.

Модель превосходит традиционные модели, основанные на внимании, такие как BERT и Vision Transformers, в областях с меньшими размерами моделей. В задаче ассоциативного воспоминания Orchid последовательно достигала точность выше 99% при последовательностях до 131 тыс. По сравнению с BERT-base, Orchid-BERT-base имеет на 30% меньше параметров, но достигает улучшения показателя GLUE на 1,0 пункта. Аналогично, Orchid-BERT-large превосходит BERT-large в производительности GLUE, снижая количество параметров на 25%. Эти показатели производительности подчеркивают потенциал Orchid как универсальной модели для все более крупных и сложных наборов данных.

В заключение, Orchid успешно решает ограничения вычислительной сложности традиционных механизмов внимания, предлагая трансформационный подход к моделированию последовательностей в глубоком обучении. Используя слой данных-зависимой свертки, Orchid эффективно настраивает свое ядро на основе входных данных, достигая квази-линейной масштабируемости, сохраняя при этом высокую выразительность. Orchid устанавливает новый стандарт в моделировании последовательностей, обеспечивая более эффективные модели глубокого обучения для обработки все более крупных наборов данных.

«`

«`html

Используйте искусственный интеллект для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Researchers at the University of Waterloo Introduce Orchid: Revolutionizing Deep Learning with Data-Dependent Convolutions for Scalable Sequence Modeling.

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.

«`

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…