Günlük ve haftalık bültenlerimize abone olarak, sektöründe önde gelen yapay zeka konularındaki en son güncellemeleri ve özel içerikleri öğrenin. Daha Fazla Bilgi
Model birleştirme, bir organizasyonun mevcut eğitilmiş modelleri yeniden kullanarak ve bir araya getirerek belirli hedeflere ulaşmasına olanak tanıyan temel bir yapay zeka sürecidir.
Şirketlerin bugün model birleştirme konusunda farklı yöntemler kullanabileceği birçok farklı yaklaşım olsa da, bir yaklaşım olan Differentiable Adaptive Merging (DAM) isimli yeni bir yöntem, mevcut model birleştirme zorluklarına çözüm olabilir. DAM, yapay zeka modellerini birleştirme sürecinde karmaşıklığı azaltarak yenilikçi bir çözüm sunabilir ve hesaplama maliyetlerini potansiyel olarak düşürebilir.
Differentiable Adaptive Merging (DAM) konusunda önde gelen bir araştırma yapan ve verimli, özelleştirilmiş küçük dil modellerine odaklanan Arcee AI şirketi, DAM araştırmasında öncülük ediyor. Şirket, model eğitim araçları sağlama işinden, açık kaynaklı ve ticari seçenekler sunan tam teşekküllü bir model teslimat platformuna dönüşmüştür.
DAM, model birleştirme için yeni bir yol oluşturuyor
Şirketler, farklı alanlara özgü modelleri birleştirerek her iki alanda uzmanlaşmış yeni bir model oluşturarak faydalanabilir.
Verilerin birleştirilmesi temelde yapısal veriler ve veritabanlarıyla oldukça iyi anlaşılır. Ancak, model birleştirme, içsel temsillerin yorumlanabilir olmaması nedeniyle yapısal verileri birleştirmekten daha soyut bir kavramdır.
Arcee AI’daki araştırma mühendisi Thomas Gauthier-Caron, DARE-TIES ve Model Soups gibi mevcut yöntemlere rekabetçi bir şekilde veya daha iyi performans sergileyen DAM’ın, mevcut yaklaşımlardan önemli ölçüde farklı olduğunu belirtti.
Birleştirme, Uzmanların Karışımı Yaklaşımı Değildir
Veri bilimcileri, modelleri birçok farklı şekilde birleştirirler. Gittikçe popüler hale gelen yaklaşımlardan biri Uzmanların Karışımı (MoE) yaklaşımıdır.
DAM ile model birleştirme yapmanın MoE’den çok farklı olduğunu vurgulayan Gauthier-Caron, MoE’nin dil modellerini eğitmek için kullanılan belirli bir mimari olduğunu açıkladı.
İşletme AI için DAM’ın Pratik Uygulamaları ve Faydaları
DAM’ın önemli avantajlarından biri uzmanlaşmış modelleri etkili bir şekilde birleştirebilme yeteneğidir. Gauthier-Caron’un verdiği bir örnek, bir organizasyonun Japonca bir modeli matematik modeliyle birleştirmek istediği durumdur. Bu kombinasyonun amacı, tekrar eğitim yapmadan hem matematik hem de Japonca konusunda yetenekli bir model oluşturmaktır.
Teknoloji, verimlilik ve maliyet faktörlerinin ön planda olduğu üretken AI’nın işletme benimsenmesi için özellikle önemlidir. Arcee’nin genel olarak daha verimli çalışma yöntemleri oluşturmaya yönelik bir hedefi vardır. Bu nedenle, DAM araştırması şirket için ve sonuçta kullanıcıları için de önemlidir.
