Российские ученые представили новую архитектуру быстрых языковых моделей
Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research разработали новую архитектуру быстрых языковых моделей ReBased для специализированных задач по обработке естественного языка. Преимуществами новой архитектуры авторы называют экономичность и эффективность.
ReBased требует меньше вычислительных ресурсов и ускоряет работу с длинным текстом, почти не теряя в качестве. Это важно для широкого коммерческого внедрения языковых моделей, а также имеет значение для экологии. Более низкая нагрузка на вычислительные мощности позволит сократить энергопотребление, а значит, работа крупных дата-центров будет меньше сказываться на окружающей среде.
В новой разработке ученые T-Bank AI Research проанализировали и откорректировали архитектуру Based, которую в конце 2023 года представили стэнфордские ученые. Они доработали механизм извлечения информации из текста, добавив новые обучаемые параметры, отвечающие за оптимальный поиск взаимосвязей между частями текста. Другое усовершенствование упростило алгоритм выделения информации из текста, что повысило производительность и качество работы архитектуры. В результате понимание взаимосвязей в тексте в среднем улучшилось на 10%.
Новая архитектура может снизить издержки на использование ИИ для специализированных задач с конкретной областью применения и рядом особенностей, которые нужно учитывать. Как пример — в области медицины это может быть классификация текстов на основе симптомов и диагнозов.
Основанные на ReBased модели менее требовательны к ресурсам, но при этом качество генерируемых текстов практически не страдает.
Специалисты T-Bank AI Research провели эксперименты на датасете MQAR (Multi-Query Associative Recall), позволяющем оценить способность модели к контекстуальному обучению, а именно к ассоциативному запоминанию (запоминанию не связанных пар объектов), например: лицо человека — его имя.
Подробное описание модели и результаты экспериментов они опубликовали в статье Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models. Исходный код и дополнительные материалы доступны на GitHub.
Ученые представили это исследование на 63-й Международной ежегодной конференции по компьютерной лингвистике (ACL). Она прошла в Бангкоке (Таиланд) с 11 по 16 августа 2024 года и считается главным научным мероприятием в области обработки естественного языка в мире.
Выдержки из работы в своих статьях приводили представители Принстонского университета и Университета Карнеги-Меллона — одни из самых известных исследователей эффективности ИИ. Их наработки применяются почти во всех языковых моделях.
Ученые T-Bank AI Research убеждены, что в перспективе линейные модели, подобные ReBased, будут использоваться все чаще в комбинации с трансформерами в качестве составной части гибридных архитектур, поскольку они сочетают в себе скорость и высокое качество выполнения задач.
Telegram 
Дзен 
VK 
