Новые методы сжатия нейросетей для экономии ресурсов бизнеса

Команда Yandex Research совместно с учеными из Института науки и технологий Австрии (ISTA) и Университета короля Абдаллы в Саудовской Аравии (KAUST) представили инновационные способы сжатия крупных языковых моделей нейросети.

Эти методы помогут компаниям значительно уменьшить затраты на вычислительные ресурсы — вплоть до восьми раз.

Разработанное решение включает два основных инструмента. Первый из них предназначен для сжатия нейросети до восьми раз. Второй инструмент исправляет ошибки, возникающие в процессе сжатия крупных языковых моделей.

Новые методы уже доступны для применения, и специалисты могут не только использовать их, но и скачать уже сжатые популярные модели с открытым исходным кодом. Для разработчиков Yandex Research также подготовил обучающие материалы, которые помогут дообучить уменьшенные нейросети для специфических задач.

Статья Yandex Research, посвященная методу сжатия AQLM, была включена в программу конференции ICML. Этот научный труд был подготовлен совместно с исследователями из Института науки и технологий Австрии (ISTA) и экспертами из ИИ-стартапа Neural Magic.

Зачем это нужно и для чего?

Сжатие языковых моделей имеет огромное значение для бизнеса и науки, так как позволяет существенно снизить затраты на вычислительные ресурсы. Это особенно актуально для компаний, использующих сложные нейросетевые решения для обработки больших объемов данных. Уменьшение размера моделей без потери их функциональности открывает новые возможности для интеграции искусственного интеллекта в различные бизнес-процессы, делает технологии более доступными и способствует развитию инноваций в области ИИ. В конечном итоге, это позволяет предприятиям быстрее адаптироваться к рыночным изменениям, улучшать качество обслуживания клиентов и оптимизировать операционные расходы.

С уважением к Вашему делу, Ника Виноградова

Источник: Lenta.ru