Дифференциальный трансформер: основа для больших языковых моделей, уменьшающая шум внимания и повышающая эффективность и точность.

Дифференциальный трансформер: решение проблемы шума внимания в больших языковых моделях

Архитектура трансформера позволила большим языковым моделям (LLM) выполнять сложные задачи понимания и генерации естественного языка. Однако механизм внимания распределяет внимание неравномерно, что приводит к проблеме, известной как “шум внимания”. Это затрудняет точное извлечение ключевой информации из длинных последовательностей, что особенно важно в таких приложениях, как ответ на вопросы и резюмирование.

Проблемы и вызовы

Основная задача для исследователей — обеспечить правильное выделение наиболее релевантных сегментов текста. Шум внимания мешает извлечению ключевой информации и может приводить к ошибкам, когда модели генерируют недостоверную информацию. С увеличением размеров моделей эти проблемы становятся более сложными.

Новые решения

Исследователи Microsoft и Университета Цинхуа разработали новую архитектуру под названием Дифференциальный трансформер (DIFF Transformer). Эта архитектура решает проблему шума внимания с помощью дифференциального механизма внимания, который эффективно фильтрует нерелевантный контекст и усиливает внимание к значимым сегментам.

Преимущества DIFF Transformer

Сравнительно высокая производительность при меньшем размере модели: достигается 38% сокращение количества параметров.
Улучшенная способность извлечения ключевой информации: до 76% улучшение в задачах с длинным контекстом.
Снижение уровня галлюцинаций: на 13% выше точность в ответах на вопросы по сравнению с традиционными моделями.
Стабильность при изменении порядка контекста: минимальные колебания производительности.

Практическое применение

DIFF Transformer подходит для различных приложений в области обработки естественного языка, обеспечивая высокую точность и эффективность. Это решение может значительно улучшить процессы в вашей компании.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.