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

  • 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.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…