Новый подход DeepSeek к обучению продвинутых моделей ИИ может произвести кардинальные изменения в отрасли.
Изображение создано Gemini AI
Компания DeepSeek представила новую технологию — гиперсвязи с ограничениями многообразия (mHCs), призванную улучшить обработку данных в сложных системах. Эта инновация нацелена на повышение эффективности обработки данных и аналитики. Конкретные применения включают улучшение производительности в моделях машинного обучения и искусственного интеллекта, что может коренным образом изменить подход организаций к работе с крупными наборами данных. Ожидаются дополнительные сведения о внедрении технологии и её влиянии на отрасль.
DeepSeek представляет революционный метод обучения для ИИ моделей
DeepSeek представила новый подход к обучению моделей искусственного интеллекта, известный как многомерные ограниченные гиперсвязи (mHCs). Эта техника направлена на повышение эффективности и возможностей ИИ-систем.
Во время недавней презентации команда DeepSeek продемонстрировала, что mHCs могут улучшить время обучения модели на 40% по сравнению с традиционными методами. Эта эффективность ускоряет развертывание приложений ИИ и снижает требуемые вычислительные ресурсы, что может привести к снижению затрат для разработчиков.
Кроме того, mHCs продемонстрировали потенциал в улучшении точности предсказаний ИИ. Первые тесты показывают, что модели, обученные с использованием этого метода, превосходят свои аналоги в таких задачах, как обработка естественного языка и распознавание изображений. Это улучшение обусловлено тонким способом, с помощью которого mHCs обрабатывают взаимосвязи данных, позволяя глубже понимать контекст.
Подход DeepSeek может привести к изменению того, как компании обучают модели ИИ, побуждая к большим инвестициям в системы, использующие этот новый метод. Компания сотрудничает с исследовательскими учреждениями для проверки эффективности mHCs на более широком уровне, что предполагает их применимость в различных областях ИИ.
Связанные темы:
📰 Первоисточник: https://www.zdnet.com/article/deepseek-research-training-models/
Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.