TensorLLM: Улучшение мышления и эффективности больших языковых моделей с помощью сжатия многоголового внимания и тензоризации

Улучшение работы ИИ с помощью TensorLLM

Модели на основе трансформеров, такие как GPT и LLaMA, показывают высокие результаты в задачах обработки естественного языка. Но не все параметры, которые они изучают, необходимы для хорошей работы. Это побудило к разработке методов сжатия после обучения, которые увеличивают эффективность без значительной потери качества.

Практические решения и ценность

Исследователи из Имперского колледжа Лондона предложили новый подход, который улучшает способности reasoning (мышления) больших языковых моделей. Они сжимают блокы многоголового внимания (MHA) с помощью тензоризации и декомпозиции Такера. Это позволяет значительно уменьшить количество параметров — до 250 раз — без необходимости в дополнительных данных или перенастройке.

Метод включает в себя использование общих подпространств для всех голов внимания, что улучшает качество обработки информации. Он также совместим с методами, которые работают только с весами Feedforward Network (FFN).

Проверка и результаты

В ходе экспериментов на четырех стандартных наборах данных, использующих три модели (RoBERTa, GPT-J, LLaMA2), было доказано, что предложенный подход значительно увеличивает способности reasoning при одновременном сжатии параметров.

Результаты показали, что этот метод совместим с методами сжатия FFN, такими как LASER, и обеспечивает улучшение точности и снижение потерь.

Заключение

Исследование представило новый фреймворк для улучшения reasoning в больших языковых моделях при значительном сжатии параметров. Этот метод может быть полезен для компаний, стремящихся внедрить ИИ и повысить свою конкурентоспособность.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

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 решение для вашей компании.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.