«`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.
«`
