Что, если не трансформеры: какие альтернативы главной архитектуре нейросетей у нас есть в 2024 году

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

18.11.2024 13:23:51 | Хабр

Хабы: Искусственный интеллект, Машинное обучение

Трансформеры сегодня – золотой стандарт нейросетей, и, особенно, больших языковых моделей. Они стали первой по-настоящему масштабируемой архитектурой, то есть с ними впервые стало возможно гарантировано наращивать перформанс моделей за счет увеличения количества данных и параметров, не упираясь в потолок производительности железа или запоминающей способности нейросети.

Именно трансформер изменил индустрию искусственного интеллекта и сделал ее такой мощной, какой мы видим ее сейчас. До 2017 года, пока исследователи из Google Brain не изобрели эту архитектуру, краеугольным камнем ИИ-индустрии был поиск подходящего строения модели. Теперь же перед учеными стоят, в основном, другие задачи, а вот об архитектуре компании и ресерчеры почти не думают: ведь есть трансформер!

Вот так говорит об этой архитектуре знаменитый Андрей Карпаты – бывший ML-директор Tesla, сооснователь и бывший главный ученый OpenAI: "Трансформер - не просто очередной метод, а подход, который полностью изменил наш взгляд на ИИ. Нам очень повезло, что мы наткнулись именно на него в огромном пространстве алгоритмов. Я верю, что трансформер лучше человеческого мозга во многих отношениях."

Однако, несмотря на все свои достоинства, у трансформера есть и недостатки. Поэтому некоторые группы исследователей продолжают искать лучший алгоритм, который мог бы превзойти трансформер или хотя бы достичь его уровня. В этой статье мы разберемся, почему эта задача так нетривиальна, что именно в трансформере оставляет желать лучшего, и какие архитектуры в 2024 году могут посоревноваться с ним за звание серебряной пули глубокого обучения.

Подробнее