31.05.2024 Новости, Искусственный интеллектУчёные Сбера, лаборатории Fusion Brain Института AIRI и Сколтеха обнаружили принципиально новое свойство больших языковых моделей и научились контролировать его. Это позволит оптимизировать модели-трансформеры на 10–15% без потери в качестве, экономя вычислительные мощности. Модели с трансформерной архитектурой лежат в основе диалоговых ботов. В таких моделях множество слоёв: от входа (например, запроса «Нарисуй кота») информация доходит до выхода и преобразуется в картинку. Принято считать, что линейность слоёв —— свойство самых слабых моделей, а нелинейность — сильных, то есть тех же самых трансформеров. Линейность обеспечивает простоту и эффективность в вычислениях, но при этом модель не может решать сложные задачи, такие как выучивать необычные закономерности в данных. Исследователи изучили устройство 20 известных open source языковых моделей по типу декодера и выяснили, что между эмбеддингами (числовые представления данных) есть высокая линейная зависимость. Соответственно, при переходе от слоя к слою информация не претерпевает нелинейных преобразований, и сложную архитектуру трансформера можно заменить намного более лёгкими слоями нейросети. Чтобы избежать проявления негативных свойств линейности во время предобучения и улучшить метрики качества модели, специалисты разработали специальный регуляризатор. Это позволило заменить сложные блоки слоёв модели на более простые. В ходе экспериментов выяснилось, что облегчать без потери качества можно от 10 до 15% слоёв. Андрей ...
читать далее.
