Snilld

Transformer² gennembruddet der gør skræddersyede løsninger stærkere end nogensinde før

Transformer² skaber bølger som en innovativ løsning til tilpasning af LLMs uden omfattende retraining, hvilket forbedrer effektiviteten og overkommer traditionelle tilpasningsudfordringer.

17. januar 2025 Peter Munkholm

Introduktion til large language models (LLMs)

Inden for brancher som uddannelse, sundhed og kundeservice spiller forståelsen af naturligt sprog en væsentlig rolle. Her bliver large language models (LLMs) uundværlige, da de kan transformere interaktionen gennem AI-assisterede løsninger. De seneste år har teknologier som OpenAIs GPT-serie og Googles BERT sat nye standarder for, hvad LLMs kan opnå. Men udfordringen har altid ligget i at tilpasse disse modeller til nye opgaver uden omfattende ressourcer og tid.

 

Til den første tredjedel af artiklen om large language models (LLMs) kunne et billede, der viser en AI-assistent, der interagerer med mennesker i et uddannelsesmiljø, være meget passende. Billedet kunne tage en dansk klassesituation som inspiration, hvor en lærer bruger en tablet eller en computer til at demonstrere, hvordan AI kan hjælpe med informationsoverførsel til eleverne. Kompositionen kunne indfange både læreren og eleverne, der samarbejder om et projekt, med fokus på skærmens grafik, der illustrerer AI-baserede løsninger. Billedet ville være taget med et Canon EOS R5 kamera, udstyret med en 24-70mm f/2.8 lens for at sikre en skarp dybdeskarphed. Eksponeringsindstillingerne kunne være 1/200 sek, f/4 og ISO 400 for at opnå en lys og klar atmosfære i klasseværelset. Post-produktionen ville inkludere moderat farvejustering og skarphedsforøgelse for at fremhæve detaljerne i både menneskelig interaktion og teknologiske elementer, hvilket giver et visuelt indtryk af den dynamiske forbindelse mellem mennesker og AI-teknologier.

Udfordringer med traditionel tilpasning og Low-Rank Adaptation (LoRA)

Traditionel finjustering af LLMs er ressourcetung og kan føre til overtilpasning, hvor modellen bliver for specifik til en given opgave. Low-Rank Adaptation (LoRA) forsøger at afhjælpe dette ved at indføre lav-rang strukturer, der reducerer de nødvendige justeringer af parametre. LoRAs metodik forbedrer træningstiden, men udfordringer med overfølsomhed overfor overtilpasning vedvarer og begrænser skalerbarheden på tværs af opgaver.

 

Introduktion af Transformer²

Som en reaktion på disse udfordringer har forskere fra Sakana AI og Institute of Science Tokyo udviklet Transformer², et selvtilpassende maskinlæringsframework for LLMs. Transformer² anvender Singular Value Fine-tuning (SVF) og fokuserer på selektivt at justere modellens vægtmatricers singularværdier. Denne tilgang gør det muligt for modellen dynamisk at tilpasse sig til opgaver uden behov for omfattende retraining.

 

Betydningen af Singular Value Fine-tuning (SVF)

Ved at finjustere singularværdierne af vægtmatricerne i stedet for hele modellen opnår SVF en betydelig reduktion i antallet af træn-bare parametre. Denne metodik lader modellen lave “ekspert” vektorer specielt tilpasset visse opgavetyper. Samtidig sikrer denne tilgang, at modellen forbliver adaptiv og effektiv på tværs af diverse opgaver, selv med begrænset træningsdata.

Et passende billede til den midterste del af artiklen om large language models (LLMs) kunne fange et perspektiv af en dybdegående diskussion mellem forskere, der analyserer Transformer² teknologiens indflydelse. Dette kunne være en scene fra en moderne konference, hvor forskerne sidder ved et konferencebord, omkranset af laptops og posters, der specificerer LLMs og transformerarkitektur. Billedet vil illustrere den intense brainstorm og samarbejde, der kræves for at tackle de udfordringer, der er forbundet med traditionel tilpasning og Low-Rank Adaptation (LoRA). Billedet vil være taget med et Sony A7 III kamera, der har et 35mm f/1.4 objektiv, hvilket giver en flot bokeh-effekt, så fokus ligger på de engagerede forskere i forgrunden, mens baggrunden svagt forsvinder. Eksponeringsindstillingerne vil være 1/125 sek, f/2.8 og ISO 800 for at sikre, at der er tilstrækkeligt lys, uden at overexponere detaljerne i det indendørs miljø. I post-produktionen ville jeg justere kontrasten for at fremhæve de ansigtsudtryk, der udtrykker passion og dedikation til deres forskning. Billedet vil sømløst ramme det centrale tema i artiklen og bringe fokus på innovation og problemløsning inden for AI-feltet.

Transformer² innovative to-pass mekanisme

Transformer² fungerer ved en to-pass mekanisme. Første pass identificerer en opgaves behov og krav, mens det andet pass integrerer relevante ekspertvektorer for at generere passende adfærd. Denne modulære tilgang sikrer effektivitet og kan håndtere en bred vifte af opgaver uden tab af ydeevne.

Præstationsforbedringer med Transformer²

Transformer² har vist markante forbedringer i talrige benchmark-evalueringer. I visuelle spørgsmål-svar domæner har frameworket forbedret præstationsmålinger med over 39% sammenlignet med baseline indikatorer. I GPT-relaterede problemstillinger har modellen også overgået de fleste andre finjusteringsmetoder med en forbedring på cirka 4%.

Effektivitet og skalerbarhed i Transformer²

En af de bemærkelsesværdige aspekter ved Transformer² er brugen af mindre end 10% af de parametre, der kræves af LoRA, og ved GSM8K dataset brugte SVF kun 0,39 millioner parametre sammenlignet med LoRAs 6,82 millioner. Alt dette sker mens der opnås højere præstationsresultater.

 

Til den afsluttende del af artiklen om Transformer², foreslår jeg et dramatisk billede, der illustrerer det fremadskuende potentiale og den transformative kraft i selv-adaptive AI-systemer. Motivet kunne være en person, der står foran et stort skærmbillede med grafikker og data fra Transformer², som viser de seneste præstationsforbedringer og vilkår for implementering. Specielt kunne vi fange personens ansigt i en betragtning ved skærmen, mens de tænker over de muligheder, der åbner sig for deres virksomhed gennem denne teknologi. Billedet vil blive taget med et Nikon Z6 II kamera og en 24-70mm f/2.8 linse, indstillet til 1/125 sek, f/5.6 og ISO 400 for at skabe et klart og professionelt look i rummet. Denne opsætning vil sikre, at både skærmens detaljer og personens udtryk er tydeligt, hvilket fremhæver den forbindelse mellem menneske og teknologi. Post-produktionen vil fokusere på farvejusteringer for at få skærmbilledet til at poppe, samtidig med at der skabes en let vignette for at trække seerens øje mod hovedmotivet og dets budskab om innovationens fremtid i AI-feltet.

Kompositionalitet og genbrug af ekspertvektorer

Modellen viser også høj grad af kompositionalitet. Ekspertvektorer trænet til en opgave kan genbruges og kombineres med andre for at løse forskellige, ikke-relaterede opgaver. Dette indikerer en enestående evne til at skalere tilgang til forskelligartede domæner uden at træne helt nye modeller.

Revolutionere LLMs: Fra overtilpasning til regelmæssig finjustering

Forskerne bag Transformer² har taget fat på kernebegrænsningerne i eksisterende metoder som overtilpasning og ineffektivitet. Ved at anvende reinforcement learning med SVF har de formået at tilbyde en velovervejet regulering, der forhindrer præstationskollaps ved brug af små datasets.

Potentielle indvirkninger på digitale strategier

Transformer² markerer et betydeligt fremskridt i feltet, hvilket baner vejen for øget anvendelighed og skalerbarhed i AI-systemer. For virksomheder i vores målgruppe, herunder små og mellemstore virksomheder, repræsenterer denne teknologi en mulighed for at optimere og skalerere uden at belaste ressourcerne uhensigtsmæssigt.

Hvad dette betyder for Snillds kunder

For Snillds kunder betyder dette, at tilpasning af LLMs kan foregå uden den tidligere høje omkostning og kompleksitet. Vi vil om kort tid kunne tilbyde endnu mere skræddersyede løsninger uden store forskudsinvesteringer i tid og penge. Denne innovative ramme kan hjælpe med at forbedre effektiviteten og reaktionshurtigheden på markedet.

Fremtidsperspektiver og udfordringer

Mens Transformer² tilbyder klare strømlinefordele, er der også udfordringer i forhold til at tilpasse sådan en avanceret teknologi til eksisterende systemer især i sektor hvor teknologisk overførbarhed kan være begrænset. Men med de rigtige tilgange fra Snilld kan disse forhindringer navigeres effektivt.

Betydningen for bæredygtighed i AI

I lyset af det stigende behov for bæredygtighed og reduceret ressourceforbrug passer Transformer² godt ind i et stigende antal virksomheders strategiske mål. Ved at minimere de nødvendige ressourcer til avanceret AI-drift understøtter det også grønne initiativer.

Konklusion

Transformer² med SVF-metoden repræsenterer en banebrydende udvikling indenfor selv-adaptive AI-systemer og har potentialet til at ændre hvordan vi udnytter AI i skala. For Snillds kunder åbner det op for innovationsmuligheder, der i høj grad vil styrke deres forretningsprocesser uden tidligere begrænsninger.

Kilder:

 

Målgruppens mening om artiklen

Henrik Madsen, Chief Information Officer (CIO):

Jeg synes denne artikel er meget spændende og relevant, især i forhold til hvordan sådanne teknologier kan integreres i store organisationer som min egen. Det faktum, at Transformer² kan forbedre præstationer markant med langt færre parametre, er imponerende. Dog kunne artiklen have været mere dybdegående i at beskrive praktiske anvendelsesscenarier. Jeg vil give den en score på 85.

Laura Thomsen, Operations Manager:

Artiklen er informativ og rammer godt i forhold til de udfordringer, vi oplever i mellemstore virksomheder med at integrere AI uden at sprænge budgettet. Fokus på omkostningseffektivitet og skalerbarhed appellerer til mig. Artiklen kunne dog have givet flere konkrete eksempler. Jeg scorer den 80.

Thomas Jensen, IT-chef:

Artiklen går i dybden med relevante teknologier og deres anvendelse i forskellige brancher. At den adresserer både de tekniske aspekter og forretningsfordelene gør den nyttig for beslutningstagere. Jeg savnede dog lidt mere om hvordan Transformer² kan konkret påvirke arbejdsflow. Jeg vil give artiklen 78.

Sofie Kristensen, Digitaliseringsansvarlig:

Jeg blev fascineret af fokus på Transformer²’s to-pass mekanisme og potentialet til at revolutionere vores tilgange til AI. Samtidig ville lidt mere kontekst omkring implementering i små virksomheder have været nyttigt. Jeg vurderer den til 82.

Lars Petersson, Administrationsleder:

Artiklen er teknisk fyldestgørende og forklarer komplekse koncepter på en forståelig måde, hvilket er vigtigt, når vi kigger på nye teknologier til offentlig administration. Dog kunne den have omfattet mere om mulige udfordringer ved implementering. Jeg giver den 79.









*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.








Book Din Gratis AI-Samtale






– Ingen Tekniske Forudsætninger Påkrævet!

Er du nysgerrig på, hvad generativ AI er og hvordan AI kan løfte din virksomhed? Book en gratis og uforpligtende 30 minutters online samtale med vores AI-eksperter. Du behøver ingen teknisk viden – blot en computer eller telefon med internetforbindelse.

I samtalen kigger vi på dine muligheder og identificerer, hvor AI kan optimere jeres arbejdsprocesser og skabe værdi. Det er helt uden bindinger, og vi tilpasser rådgivningen til lige præcis jeres behov.

Fordele ved samtalen:

  • Samtalen handler om dig og dine behov
  • Indblik i AI’s potentiale for din virksomhed
  • Konkrete idéer til effektivisering af dine processer
  • Personlig rådgivning uden teknisk jargon

Det handler om at skabe værdi for dig