ТАСС: Разработка из РФ превзошла зарубежные алгоритмы в донастройке нейросетей

Российские ученые в области математики предложили совершенно инновационный способ оптимизации искусственного интеллекта, который значительно уменьшает потребность в вычислительных мощностях. Этот метод основан на принципе коллективной обработки информации и оптимальной перестановке параметров, что дает возможность ускорить адаптацию нейронных сетей без ущерба для их производительности.

По словам специалиста, разработка была апробирована на различных типах систем ИИ, включая лингвистические и генеративные модели, а также сверточные нейросети. Во всех случаях новая техника обеспечивала стабильную работу при значительно сниженных затратах ресурсов.

Традиционно, для тонкой настройки нейросетей необходимо использование ортогональных матриц, формирование которых требует больших временных и вычислительных затрат. Ранее для их получения применялось несколько промежуточных матриц, что существенно замедляло процесс. Предложенный алгоритм решает эту проблему благодаря более упорядоченной структуре.

Такая организация параметров обеспечивает модели гибкость и эффективность при решении новых задач, исключая необходимость в полной переподготовке. Новый подход позволяет повторно применять крупные модели, сокращая потребление ресурсов до минимума, и открывает возможности для более активного применения ИИ в различных областях.