Intel представила низкобитовый квантованный рейтинг для оценки производительности языковой модели через 10 ключевых показателей.

 Intel Releases a Low-bit Quantized Open LLM Leaderboard for Evaluating Language Model Performance through 10 Key Benchmarks

Intel Releases a Low-bit Quantized Open LLM Leaderboard for Evaluating Language Model Performance through 10 Key Benchmarks

Домен квантования больших языковых моделей (LLM) привлек внимание благодаря своему потенциалу сделать мощные технологии искусственного интеллекта более доступными, особенно в средах, где вычислительные ресурсы ограничены. Путем снижения вычислительной нагрузки, необходимой для запуска этих моделей, квантование обеспечивает возможность использования передового искусственного интеллекта в более широком спектре практических сценариев без ущерба для производительности.

Практические решения и ценность

Традиционные большие модели требуют значительных ресурсов, что препятствует их развертыванию в менее оборудованных средах. Поэтому разработка и совершенствование техник квантования, методов сжатия моделей для уменьшения вычислительных ресурсов без значительной потери точности, является критической.

Различные инструменты и бенчмарки используются для оценки эффективности различных стратегий квантования на LLM. Эти бенчмарки охватывают широкий спектр, включая задачи общего знания и рассуждения в различных областях. Они оценивают модели как в нулевых, так и в небольших сценариях, исследуя, насколько хорошо эти квантованные модели выполняют различные типы когнитивных и аналитических задач без обширной донастройки или с минимальным обучением на основе примеров, соответственно.

Исследователи из Intel представили Low-bit Quantized Open LLM Leaderboard на платформе Hugging Face. Этот рейтинг предоставляет платформу для сравнения производительности различных квантованных моделей с использованием последовательной и строгой системы оценки. Это позволяет исследователям и разработчикам более эффективно измерять прогресс в этой области и определять, какие методы квантования обеспечивают лучший баланс между эффективностью и эффективностью.

Практические применения

Методика включает в себя строгие испытания через Eleuther AI-Language Model Evaluation Harness, который проводит модели через ряд задач, разработанных для тестирования различных аспектов производительности модели. Задачи включают понимание и генерацию ответов, основанных на заданных подсказках, решение проблем в академических предметах, таких как математика и наука, и определение истин в сложных сценариях вопросов. Модели оцениваются на основе точности и достоверности их выводов по сравнению с ожидаемыми человеческими ответами.

Десять ключевых бенчмарков, используемых для оценки моделей на платформе Eleuther AI-Language Model Evaluation Harness:

  • AI2 Reasoning Challenge (0-shot)
  • AI2 Reasoning Easy (0-shot)
  • HellaSwag (0-shot)
  • MMLU (0-shot)
  • TruthfulQA (0-shot)
  • Winogrande (0-shot)
  • PIQA (0-shot)
  • Lambada_Openai (0-shot)
  • OpenBookQA (0-shot)
  • BoolQ (0-shot)

В заключение, эти бенчмарки коллективно тестируют широкий спектр навыков рассуждения и общих знаний в нулевых и небольших сценариях. Результаты рейтинга показывают разнообразие производительности различных моделей и задач. Модели, оптимизированные для определенных типов рассуждений или конкретных областей знаний, иногда испытывают трудности с другими когнитивными задачами, что подчеркивает компромиссы, присущие текущим методам квантования. Например, хотя некоторые модели могут преуспевать в понимании повествования, они могут плохо справляться с областями, требующими большого объема данных, такими как статистика или логическое рассуждение. Эти расхождения критически важны для направления дальнейшего проектирования моделей и улучшения подходов к обучению.

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

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…