Differentiable Adaptive Merging (DAM) đang thúc đẩy hợp nhất mô hình AI cho doanh nghiệp

  • Differentiable Adaptive Merging (DAM) là phương pháp mới trong hợp nhất mô hình AI, giúp doanh nghiệp tận dụng các mô hình đã huấn luyện để đạt mục tiêu cụ thể mà không cần tái huấn luyện toàn bộ.
  • Arcee, công ty chuyên về mô hình ngôn ngữ nhỏ, đang dẫn đầu nghiên cứu DAM, cung cấp cả giải pháp mã nguồn mở và thương mại cho doanh nghiệp.
  • So với các phương pháp truyền thống như evolutionary merging, DAM hoạt động hiệu quả hơn nhờ sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa trong học máy, tự động điều chỉnh hệ số đóng góp của từng mô hình.
  • Điểm khác biệt giữa DAM và phương pháp Mixture of Experts (MoE) là DAM tập trung vào việc hợp nhất các mô hình đã huấn luyện, trong khi MoE được dùng để thiết kế kiến trúc mô hình từ đầu.
  • Ví dụ, DAM có thể kết hợp mô hình ngôn ngữ Nhật với mô hình toán học, tạo ra một mô hình xử lý toán bằng tiếng Nhật mà không cần tái huấn luyện từ đầu.
  • DAM đặc biệt hữu ích trong AI tạo sinh cho doanh nghiệp, nơi tính hiệu quả và chi phí là yếu tố then chốt. Phương pháp này giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn với chi phí thấp hơn.
  • Arcee khẳng định rằng việc ứng dụng DAM giúp tăng khả năng tiếp cận, tối ưu hóa quy mô và tiết kiệm chi phí, là chìa khóa cho quá trình doanh nghiệp tiếp nhận AI.

📌 Differentiable Adaptive Merging (DAM) đang định hình tương lai hợp nhất mô hình AI, giúp doanh nghiệp tận dụng mô hình đã huấn luyện mà không cần tái đầu tư lớn. Với hiệu quả vượt trội và khả năng giảm chi phí, DAM hứa hẹn thúc đẩy AI tạo sinh trở nên phổ biến hơn trong doanh nghiệp.

https://venturebeat.com/ai/differentiable-adaptive-merging-is-accelerating-slms-for-enterprises/

Thảo luận

© Sóng AI - Tóm tắt tin, bài trí tuệ nhân tạo