🐆 Инновационный подход, получивший имя JAGUAR, позволяет решать задачи оптимизации, когда у исследователей отсутствует доступ к точной формуле для расчета результата и приходится оценивать его приближенно.
❓ Авторы алгоритма отмечают, что с подобными ситуациями ученые нередко сталкиваются при разработке и дообучении систем ИИ. Существующие методы оптимизации математических функций далеко не всегда позволяют решить их, что побудило российских исследователей создать более универсальный и быстродействующий подход.
С помощью такого подхода можно оптимизировать двухэтапные процедуры, когда на первом этапе обучается нейронная сеть для извлечения численных представлений данных, которые обеспечивают максимальную точность классификации на втором этапе. Кроме того, метод может быть использован в некоторых случаях при дообучении больших языковых моделей
— говорится в сообщении пресс-службы Сбера.
📈 Последующие проверки работы этого подхода показали, что он позволяет тонко подстраивать модели машинного обучения за меньшее число шагов, чем уже существующие подходы, а также эффективно работает в ситуациях, когда расчет сопровождается случайными ошибками.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться
#новостьдня