Новый метод ускоряет self-attention в 4.4 раза

Узнайте о революционной архитектуре Adamas, которая ускоряет обработку внимания в ИИ, обеспечивая качество работы с длинными контекстами до 100 тыс. токенов!

Число просмотров: 4

Последние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Последние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения привели к разработке новой архитектуры Adamas, которая предлагает радикальное ускорение механизма внимания. Давайте подробнее рассмотрим эту инновацию и то, как она улучшает процесс работы с длинными контекстами.

Основная идея Adamas

Главной идеей Adamas является отказ от традиционного сравнения каждого токена со всеми остальными. Вместо этого эту архитектуру можно обучить динамически выбирать 128 наиболее релевантных токенов для каждого запроса. Такой подход позволяет сохранить качество даже на длинных контекстах, содержащих более 100 тысяч токенов.

Преобразование Адамара в Adamas

Чтобы определить релевантность токенов, Adamas использует преобразование Адамара. Оно сглаживает распределение значений и переводит их в 2-битные представления. Далее сходство оценивается с помощью Manhattan-метрики, что позволяет эффективно оценивать релевантность токенов.

Как это работает

Этот подход работает следующим образом:

Преобразование Адамара: Применяется для упрощения и сглаживания распределения значений.
2-битные представления: Значения преобразуются в компактные 2-битные представления для более быстрой обработки.
Manhattan-метрика: Используется для оценки сходства между токенами, что позволяет быстро определить наиболее релевантные токены.

Преимущества Adamas

Эта архитектура предлагает несколько ключевых преимуществ:

Ускорение: Adamas ускоряет процесс обработки внимания примерно в 4,4 раза.
Качество на длинных контекстах: Способность сохранять качество даже при работе с длинными контекстами выше 100 тысяч токенов.
Эффективная обработка: Благодаря динамическому выбору наиболее релевантных токенов, снижается нагрузка на систему и ускоряется процесс обучения.

Практическое применение

Новую архитектуру можно использовать в различных задачах обработки естественного языка, таких как:

Моделирующие задачи: Где требуется быстрая обработка длинных текстов.
Чат-боты и виртуальные помощники: Улучшение обработки запросов и ответов.
Анализ данных: Ускорение анализа и обработки больших массивов данных.

Это нововведение имеет потенциал революционизировать область обработки естественного языка, делая ее более эффективной и быстрой. Используя Adamas, можно существенно повысить производительность систем, работающих с длинными контекстами, при этом сохраняя высокое качество результата. Кроме того, для бизнеса доступны готовые сценарии по автоматизации для n8n, что может еще больше упростить работу с данными.