Google AI предлагает основу для масштабирования диффузионных моделей во время вывода.

Модели генерации и их значение

Генеративные модели произвели революцию в таких областях, как язык, зрение и биология благодаря своей способности учиться и работать с сложными данными. Однако, несмотря на преимущества, которые они получают от увеличения объема данных и ресурсов, у них есть проблемы с масштабированием во время вывода.

Проблемы и решения в генеративных моделях

Модели диффузии, которые хорошо работают с изображениями, аудио и видео, сталкиваются с ограничениями при увеличении числа оценок функций во время вывода. Традиционный подход добавления шагов денойзинга не дает улучшений, несмотря на дополнительные затраты.

Подходы к улучшению производительности

Исследователи из NYU, MIT и Google предложили новый фреймворк для масштабирования моделей диффузии во время вывода. Этот подход включает:

Использование верификаторов для обратной связи.
Алгоритмы для поиска лучших кандидатов на шум.

Фреймворк позволяет использовать дополнительные вычислительные ресурсы более эффективно.

Реализация и результаты

В рамках реализации использовалась предобученная модель SiT-XL для генерации изображений. Основной механизм поиска применяет алгоритм Random Search, что позволяет выбирать оптимальные кандидаты на шум. Результаты показали, что использование различных верификаторов улучшает качество образцов.

Заключение

Исследование демонстрирует, что масштабирование вычислений с помощью методов поиска может значительно улучшить производительность моделей. Это открывает новые возможности для будущих исследований в области разработки более эффективных систем верификации для генерации изображений.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее ИИ решение для вашей компании.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.