Архон: Фреймворк машинного обучения для улучшения больших языковых моделей с помощью автоматического поиска архитектуры во времяInference для повышения эффективности выполнения задач

Искусственный интеллект и его достижения

Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся благодаря разработке крупных языковых моделей (LLM). Эти модели влияют на разные области, включая обработку естественного языка, рассуждения и программирование.

Проблема оптимизации

С ростом мощностей LLM важным стало применение сложных методов для оптимизации их работы в реальном времени. Необходимо определить, какие техники оптимизации обеспечивают лучшие результаты для различных задач.

Решение Archon

Исследователи из Стэнфорда и Университета Вашингтона разработали Archon — модульную платформу для автоматизации поиска архитектур LLM с использованием техник оптимизации. Archon объединяет разные модели и методы, что позволяет значительно превысить производительность традиционных моделей.

Преимущества Archon

Увеличение точности: Archon демонстрирует среднее увеличение точности на 15,1 процентных пункта по сравнению с современными моделями.
Разнообразие применения: Платформа эффективна в задачах следования инструкциям, рассуждений и программирования.
Эффективные техники: Archon комбинирует техники, такие как ансамблирование, слияние, ранжирование и верификация.
Улучшение точности в программировании: Достигнуто увеличение точности на 56% за счет генерации и оценки юнит-тестов.
Масштабируемость и модульность: Модульный дизайн позволяет легко адаптироваться к новым задачам.

Заключение

Archon предлагает практическое решение для оптимизации LLM, сочетая различные техники. Это упрощает разработку высокоэффективных систем ИИ, адаптированных к конкретным задачам.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте Archon:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.