Эффективное обучение больших языковых моделей (LLM) с помощью SALT

Большие языковые модели (LLM) используются в различных приложениях, таких как разговорные агенты и автоматическое создание контента. Однако разработка LLM требует значительных вычислительных ресурсов, что делает процесс сложным.

Проблемы традиционного обучения

Традиционные методы обучения неэффективны, так как рассматривают все данные одинаково. Это приводит к ненужным вычислительным затратам. Кроме того, стандартное самообучение не использует потенциал меньших моделей, которые могут помочь в обучении больших.

Решение: SALT

Исследователи Google разработали метод под названием SALT, который использует меньшие языковые модели (SLM) для повышения эффективности обучения LLM. SALT использует SLM для:

• Предоставления дополнительных меток для обучения;
• Выбора ценных подмножеств данных для обучения.

Этапы SALT

Метод SALT состоит из двух этапов:

1. На первом этапе SLM обучают LLM, передавая свои предсказания.
2. На втором этапе LLM самостоятельно улучшает свои навыки на более сложных данных.

Результаты и преимущества

Модель LLM, обученная с помощью SALT, показала лучшие результаты по сравнению с традиционными методами, при этом время обучения сократилось на 28%.

Ключевые выводы

• SALT снижает вычислительные затраты на обучение LLM;
• Метод обеспечивает лучшее качество моделей;
• Подходит для организаций с ограниченными ресурсами.

Как использовать ИИ в вашей компании

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

1. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу;
2. Определите ключевые показатели эффективности (KPI);
3. Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.