Optymalizacja

Wyobraź sobie, że chcesz nauczyć swój telefon rozpoznawać zdjęcia potraw i podawać przepisy. Problem? Modele, które to potrafią, są gigantyczne i wymagają mocy obliczeniowej serwerowni Google. HyDRA to sprytna metoda, która pozwala dostosować takie modele do działania na urządzeniach mobilnych — bez bankructwa i bez topienia planety. Problem: Słoń w telefonie Vision Language Models (VLM) to modele AI, które rozumieją jednocześnie obrazy i tekst. Możesz pokazać im zdjęcie i zapytać “co tu widzisz?” albo “jak to naprawić?”. Brzmi świetnie, ale jest haczyk. ...

Wyobraź sobie, że masz w ręku armię pomocników – kilku różnych dużych modeli językowych (LLM) – każdy z nich może pomóc w rozwiązywaniu zadania: od prostych pytań po wieloetapowe rozumowanie. Tylko że każdy pomocnik „kosztuje”: czas, energię, a czasem też dolary z budżetu API. Czy da się to wszystko ułożyć taktownie – tak, by korzystać z najtańszego wystarczającego modelu, a w razie potrzeby „podbić” mocniejszy – i jednocześnie nie przekroczyć budżetu? ...

Wyobraź sobie, że trenujesz ogromny model językowy – taki, który potrzebuje tygodni na nauczenie się podstawowych rzeczy. Każdy krok treningu kosztuje mnóstwo czasu i energii. W takiej sytuacji nawet drobna poprawa wydajności to jak znalezienie sposobu na darmową kawę w pracy – niby mała rzecz, a cieszy. I tu pojawia się SNOO – Step-K Nesterov Outer Optimizer, czyli pomysł, że momentum Nesterova, znane od lat w świecie optymalizacji, można sprytnie zastosować „na zewnątrz” zwykłego treningu. Efekt? Modele uczą się szybciej i stabilniej, a obliczenia nie rosną drastycznie. ...