От масштаба к плотности: новая AI-структура для оценки больших языковых моделей

Новые возможности ИИ для бизнеса

Большие языковые модели (LLMs) достигли значительного прогресса в области искусственного интеллекта. Они показывают отличные результаты в различных задачах благодаря увеличению параметров и обучающих данных.

Проблемы масштабирования LLM

Однако использование LLM на устройствах с низкой мощностью вызывает сложности. Необходимы решения, которые позволят применять LLM на таких устройствах, чтобы улучшить процесс рассуждения и генерировать больше токенов.

Методы оптимизации LLM

Существуют различные методы оптимизации больших языковых моделей:

Масштабирование – увеличивает производительность, но требует больше ресурсов.
Обрезка – удаляет менее важные компоненты, уменьшая размер модели, но может снижать производительность.
Дистилляция – обучает меньшие модели имитировать большие, но часто с меньшей плотностью.
Квантование – снижает числовую точность для повышения эффективности, но может ухудшать результаты.

Новая метрика: Плотность возможностей

Исследователи предложили концепцию «плотности возможностей» для оценки качества LLM. Это соотношение эффективного размера параметров к фактическому размеру параметров. Высокая плотность указывает на лучшую производительность на параметр.

Анализ моделей

Исследователи проанализировали 29 открытых предобученных моделей и оценили их производительность на различных наборах данных. Они выявили, что плотность моделей увеличивается, и новые модели, такие как MiniCPM-3-4B, показывают лучшие результаты по сравнению со старыми.

Выводы и рекомендации

Плотность LLM удваивается примерно каждые 95 дней, что открывает возможности для более эффективных решений. Для бизнеса это означает, что более простые и доступные модели могут конкурировать с более сложными.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

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

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее ИИ-решение и начните с малого проекта.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.