Новая методика обучения ИИ: Спекулятивная дистилляция знаний от Google Research

 This AI Paper from Google Research Introduces Speculative Knowledge Distillation: A Novel AI Approach to Bridging the Gap Between Teacher and Student Models

Что такое дистилляция знаний?

Дистилляция знаний (KD) — это метод машинного обучения, который позволяет передавать знания от большого и сложного модели (учителя) к более компактной и эффективной модели (ученик). Этот подход помогает уменьшить вычислительные затраты и требования к ресурсам, сохраняя при этом высокую производительность модели.

Проблемы традиционных методов KD

Основная проблема в KD — это разница между данными, используемыми для обучения, и данными, которые встречаются во время работы модели. Традиционные методы, такие как супервизированная KD, могут не обеспечивать хорошую производительность модели при реальных вводах из-за статичного набора данных. On-policy KD пытается адаптироваться к изменяющимся выводам ученика, но может приводить к низкокачественным образцам.

Решение: Спекулятивная дистилляция знаний (SKD)

Исследователи из UC Santa Barbara, Google Cloud AI Research, Google DeepMind и CMU предложили новый метод — спекулятивная дистилляция знаний (SKD). Этот метод использует динамическую выборку данных, сочетая элементы супервизированной и on-policy KD. Ученик предлагает токены, а учитель выбирает и заменяет неудачные токены, обеспечивая высокое качество данных для обучения.

Как работает SKD?

SKD включает механизм чередования токенов, где модели ученика и учителя взаимодействуют и улучшают токены в процессе обучения. Сначала учитель заменяет многие неудачные предложения ученика, но по мере улучшения ученика, процесс постепенно переходит к on-policy KD, принимая больше предложений без изменений. Это позволяет избежать недостатков традиционных методов KD.

Результаты применения SKD

Исследования показали, что SKD значительно улучшает точность и адаптивность моделей в различных задачах обработки естественного языка (NLP). Например, в задаче перевода с низкими ресурсами SKD показал 41.8% улучшение по сравнению с традиционными подходами. В задачах суммирования и арифметического рассуждения улучшения составили 230% и 160% соответственно.

Преимущества SKD

SKD демонстрирует устойчивость к различным инициализациям моделей и размерам данных, что делает его эффективным даже в условиях ограниченных ресурсов. В отличие от традиционных методов, SKD успешно справляется с проблемами переобучения, обеспечивая адаптивное руководство от учителя.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе?

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
  • Подберите подходящее ИИ-решение для вашего бизнеса.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите рекомендации по внедрению ИИ

Если вам нужны советы, пишите нам в Telegram.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах от Flycode.ru, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на вашу команду.

Заключение

Спекулятивная дистилляция знаний — это значительный шаг вперед в области дистилляции знаний, предлагающий более надежный и эффективный способ передачи знаний от учителя к ученику. Его возможности улучшения производительности в различных задачах делают его многообещающим решением для ИИ-приложений в условиях ограниченных ресурсов.

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