Российские учёные разработали новый компьютерный алгоритм, получивший название ЯГУАР(JAGUAR). Этот алгоритм значительно ускоряет процесс оптимизации гиперпараметров в системах искусственного интеллекта и сокращает количество шагов, необходимых для настройки моделей.
Как сообщили в пресс-службе Сбера, "ЯГУАР" идеально подходит для двухэтапных процессов. На первом этапе нейросеть обучается извлекать числовые представления данных, а на втором — эти данные используются для максимальной точности классификации. Кроме того, алгоритм применяется для доработки больших языковых моделей.
Создателем метода"ЯГУАР" является группа исследователей из Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка, Московского физико-технического института (МФТИ) и Университета Иннополис под руководством научного сотрудника МФТИ Александра Безносикова. Алгоритм решает задачи, для которых не существует точной формулы для расчета результата, что заставляет использовать приближенные оценки. Это особенно актуально при разработке и дообучение ИИ-моделей, где традиционные алгоритмы, такие как Франк-Вульф, не всегда справляются с поставленной задачей.
Тестирование "ЯГУАР" показало, что он способен адаптировать модели быстрее и эффективнее, чем существующие методы, особенно в условиях случайных ошибок при вычислениях. Разработчики уже подтвердили его превосходство над аналогами, представленными в открытом доступе.
Оценили 3 человека
5 кармы