Метка: производительность моделей
-
Неконтролируемая адаптация базовых моделей искусственного интеллекта: новые горизонты в обучении без размеченных данных
Основы модели искусственного интеллекта, часто представляющие собой массивные нейронные сети, обученные на обширных текстовых и графических данных, значительно изменили подход к выполнению задач, связанных с языком и зрением. Эти модели предназначены не для выполнения одной конкретной задачи, а для обобщения широкого спектра задач за счёт использования своих знаний, полученных в процессе предварительного обучения. После обучения…
-
Расширение контекста в больших языковых моделях: инновационный подход к обработке сверхдлинных последовательностей
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали впечатляющие результаты в решении разнообразных текстовых и мультимодальных задач. Однако многие приложения, такие как понимание документов и видео, обучение в контексте и масштабирование в процессе вывода, требуют способности обрабатывать и анализировать длинные последовательности токенов. Ограниченный контекстный окно LLM создаёт значительные трудности в этих ситуациях, поскольку важная информация, распределённая по обширным…