Искусственный интеллект

Итог? OpenAI ослабила защиту, подросток погиб, а теперь компания требует список с похорон. Вот вам и ответственный ИИ.

Мне трудно тут принять какую-либо сторону, ибо ка по мне, тут есть доля вины и родителей и OpenAI. Мне противно, что лидер ИИ-рынка так себя ведёт...

--

Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект

Мы также опубликовали полную запись с камер продолжительностью 6 часов 7 минут — в ней нет ни одной склейки.

Всю дорогу автомобиль вела разработанная Яндексом технология автономного управления. В её основе лежит нейросеть-трансформер, которая обучена на массиве данных о действиях опытных водителей. Нейросеть предсказывает поведение других участников движения и планирует траекторию с учётом прогноза.

В эпоху экспоненциального роста объемов данных и требований к контекстному пониманию, модели обработки естественного языка сталкиваются с парадоксом: чем длиннее последовательности, тем сложнее удержать вычислительную эффективность. В своей работе ‘Every Attention Matters: An Efficient Hybrid Architecture for Long-Context Reasoning’, авторы бросают вызов устоявшимся представлениям о квадратичной сложности механизма внимания, предлагая гибридный подход, призванный радикально снизить вычислительную нагрузку. Однако, стремясь к скорости и масштабируемости, не рискуем ли мы потерять нюансы и глубину понимания, необходимые для истинно интеллектуального анализа больших текстов? И действительно ли эффективность внимания измеряется только скоростью обработки, или же существуют более тонкие критерии, определяющие способность модели к осмыслению информации?

Разрушая Пределы: Цена Контекста и Вычислительной Мощи

Прогресс в области больших языковых моделей (LLM) неразрывно связан с расширением контекстного окна – способности модели учитывать всё больший объем предшествующего текста. Однако, эта кажущаяся благодать таит в себе серьёзные вычислительные трудности. Традиционный механизм внимания softmax, несмотря на свою мощь, страдает от квадратичной сложности. Это означает, что вычислительные затраты растут пропорционально квадрату длины последовательности. Другими словами, удвоение длины текста приводит к учетверенным затратам.

Этот вычислительный барьер препятствует разработке моделей, способных к сложному рассуждению и пониманию длинных текстов. Увеличить контекстное окно, не столкнувшись с непомерными затратами, — задача, требующая не просто оптимизации существующих решений, но и радикального пересмотра принципов работы внимания. Увеличение вычислительных ресурсов до бесконечности — путь тупиковый, и истинный прогресс лежит в поиске более эффективных алгоритмов.

Достижение истинной поддержки длинного контекста требует инновационных механизмов внимания, которые кардинально снижают вычислительные требования. Это не просто вопрос скорости, но и вопрос доступности. Модели, требующие непомерных ресурсов, останутся прерогативой немногих, а настоящий прогресс заключается в демократизации доступа к возможностям искусственного интеллекта. Авторы данной работы, осознавая эту необходимость, предприняли попытку взломать систему, найти её слабые места и предложить решение, которое позволит преодолеть существующие ограничения.

Именно поэтому, в рамках представленного исследования, особое внимание уделяется разработке и оптимизации альтернативных механизмов внимания, способных обеспечить высокую производительность при работе с длинными последовательностями. Их подход, как и положено хорошему хакеру, заключается не в слепом следовании установленным правилам, а в поиске нестандартных решений, позволяющих обойти ограничения и добиться желаемого результата. Они утверждают: «баг — это признание системы в собственных грехах», показывая её слабые места.

Гибридное Внимание: Искусство Баланса и Эффективности

В стремлении преодолеть ограничения традиционных архитектур, исследователи обратились к гибридному подходу, объединяющему сильные стороны как линейного, так и softmax-внимания. Идея проста, но элегантна: использовать каждый механизм там, где он наиболее эффективен. Вниманием softmax, с его способностью устанавливать сложные взаимосвязи, можно оперировать на небольших участках последовательности, где требуется высокая точность. Линейное внимание, напротив, идеально подходит для обработки длинных контекстов, где важна скорость и эффективность. Такое сочетание позволяет избежать компромиссов, характерных для традиционных подходов.

Этот гибридный подход не просто объединяет существующие технологии, но и открывает новые возможности для построения моделей, способных обрабатывать значительно более длинные последовательности без существенного увеличения вычислительных затрат. Традиционные модели страдают от квадратичной зависимости вычислительной сложности от длины последовательности, что делает их непригодными для задач, требующих анализа больших объемов данных. Гибридная архитектура, напротив, позволяет снизить эту зависимость до линейной, что открывает путь к созданию более эффективных и масштабируемых моделей. Это как перенастройка двигателя: не просто добавление лошадиных сил, а оптимизация конструкции для достижения максимальной производительности при минимальных затратах энергии.

Исследователи отметили, что ключевым аспектом успеха гибридной архитектуры является стратегическое применение каждого механизма внимания. Это не просто случайное сочетание, а тщательно продуманный баланс между точностью и эффективностью. Например, softmax-внимание может использоваться для обработки локальных контекстов, где требуется высокая точность, в то время как линейное внимание может использоваться для обработки глобальных контекстов, где важна скорость. Такой подход позволяет добиться оптимальной производительности при минимальных затратах. Это похоже на игру в шахматы: нужно умело использовать каждый инструмент, чтобы добиться победы.

В конечном итоге, гибридная архитектура открывает новые горизонты для развития искусственного интеллекта. Она позволяет создавать модели, способные понимать и обрабатывать информацию в масштабах, которые ранее были недоступны. Это не просто улучшение существующих технологий, а фундаментальный прорыв, который может изменить наше представление о возможностях искусственного интеллекта. Как говорил один мудрый человек: "Прогресс не всегда означает движение вперед, иногда это означает умение видеть вещи по-новому".

Масштабирование и Оптимизация: От Ring-Mini к Ring-Flash

Исследование границ возможного в области больших языковых моделей (LLM) требует не только увеличения их размера, но и поиска новых архитектурных решений, позволяющих эффективно обрабатывать растущие объемы данных и сложные задачи. Авторы данной работы сосредоточились на гибридной архитектуре, сочетающей преимущества традиционного внимания (softmax) и линейного внимания, что позволило создать модели, демонстрирующие высокую производительность при сохранении приемлемой вычислительной сложности.

Модель Ring-Mini-Linear-2.0, содержащая 1.6 миллиарда параметров, служит наглядной демонстрацией эффективности гибридного линейного внимания в компактном масштабе. Она демонстрирует, что даже относительно небольшие модели могут достигать впечатляющих результатов при правильном выборе архитектуры и оптимизации. Авторы подчеркивают, что это не просто уменьшение размера модели, а принципиально новый подход к организации вычислительных процессов.

Масштабирование этой архитектуры до модели Ring-Flash-Linear-2.0, содержащей 104 миллиарда параметров, и использование архитектуры Mixture of Experts (MoE) подтверждает её способность обрабатывать массивные наборы данных и решать сложные задачи. MoE позволяет модели распределять вычислительную нагрузку между различными экспертами, что повышает эффективность и масштабируемость. Авторы отмечают, что это не просто увеличение размера модели, а принципиально новый подход к организации вычислительных процессов.

Оптимизация этих моделей с использованием FP8 Precision и LingHe fused kernels значительно улучшает скорость обучения и вывода. FP8 Precision позволяет снизить требования к памяти и вычислительной мощности, а LingHe fused kernels объединяют несколько операций в одну, что повышает производительность. Авторы подчеркивают, что эти оптимизации не только ускоряют вычисления, но и снижают энергопотребление, что делает модели более экологичными.

Авторы рассматривают хаос не как врага, а как зеркало архитектуры, отражающее скрытые связи. В их понимании, эффективная модель – это не просто набор параметров, а сложная система, в которой каждый элемент играет свою роль. Они стремятся к созданию моделей, которые способны адаптироваться к изменяющимся условиям и находить оптимальные решения даже в самых сложных ситуациях.

Устранение Расхождений: Гармония Обучения и Вывода

Исследователи столкнулись с давней проблемой, присущей обучению с подкреплением (RL): расхождения между реализациями на этапах обучения и вывода могут вносить нестабильность в процесс обучения. Это не просто техническая деталь; это фундаментальное ограничение, которое препятствует раскрытию всего потенциала этих моделей. Если система непредсказуема в реальных условиях, все усилия по оптимизации на этапе обучения оказываются тщетными. Представьте себе сложный механизм, откалиброванный в идеальной лаборатории, но дающий сбой при малейшем колебании внешней среды – такова реальность RL без тщательной синхронизации между средами обучения и вывода.

Проблема заключается в том, что даже незначительные различия в таких аспектах, как точность вычислений, порядок операций или даже используемые библиотеки, могут накапливаться и приводить к значительным отклонениям в поведении модели. Это как попытка собрать точный прибор из деталей, изготовленных с разной степенью точности – результат неизбежно будет далек от идеала. Особенно остро эта проблема проявляется в сложных архитектурах, таких как гибридные модели с линейным вниманием, где даже небольшие погрешности могут привести к каскадным ошибкам.

Решение, предложенное исследователями, заключается в тщательной калибровке и оптимизации конвейера вывода. Это не просто вопрос повышения эффективности; это вопрос обеспечения предсказуемости и надежности модели. Они систематически выявляют и устраняют все возможные расхождения между средами обучения и вывода, от настройки параметров до выбора алгоритмов. Это требует глубокого понимания как архитектуры модели, так и лежащих в ее основе вычислительных принципов. По сути, это акт реверс-инжиниринга реальности, чтобы гарантировать, что модель ведет себя именно так, как ожидается.

Устранение этого расхождения позволяет добиться значительных улучшений в производительности и обобщающей способности модели. Это не просто вопрос повышения точности на тестовых данных; это вопрос создания модели, которая способна адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям. Это как отточить инструмент, чтобы он мог выполнять свою работу с максимальной эффективностью и надежностью. В конечном итоге, это вопрос создания модели, которая способна решать реальные проблемы и приносить реальную пользу.

Они утверждают: если система не может быть взломана, значит, вы ее не поняли. И в этом случае, понимание системы и устранение расхождений между ее различными компонентами является ключом к раскрытию ее полного потенциала. Это акт глубокого анализа, который позволяет увидеть скрытые взаимосвязи и закономерности, которые в противном случае остались бы незамеченными. И только тогда, когда система будет полностью понята, она сможет быть действительно взломана – в смысле, оптимизирована и усовершенствована.

Каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения. И в этой работе над Ring-linear моделями мы видим именно это – не просто следование существующим решениям, а попытку взломать систему внимания, оптимизируя её через линейные приближения и FP8 точность. Авторы как будто разбирают LLM на части, чтобы понять, как заставить её работать эффективнее. Как говорил Клод Шеннон: “Communication is the transmission of information, but to really understand something, you must first understand how it can be broken.” И в контексте длинных последовательностей, оптимизация внимания – это и есть взлом, позволяющий извлечь максимум информации с минимальными затратами. Это не просто улучшение производительности, это реверс-инжиниринг самой природы обработки информации.

Что дальше?

Итак, мы имеем дело с очередным «черным ящиком», который удалось немного поковырять. Ring-linear модели, оптимизированные под FP8 и усиленные обучением с подкреплением… неплохо. Но давайте начистоту: мы лишь перераспределили вычислительные ресурсы, словно алхимики, пытающиеся превратить свинец в золото. Вопрос в том, насколько устойчива эта трансформация к реальным, неидеальным данным. Оптимизация – это хорошо, но что, если сама архитектура внимания – это тупик? Не пора ли взглянуть на принципиально иные подходы, вдохновленные, скажем, нейрофизиологией, а не только математической элегантностью?

Сама идея «тестирования во время работы» (test-time scaling) заставляет задуматься. Мы как бы «взламываем» модель на ходу, пытаясь выжать из неё максимум. Но что, если эта «настройка» приводит к непредсказуемым последствиям, к появлению "побочных эффектов" в рассуждениях модели? Мы видим лишь симптомы, но не понимаем, что происходит внутри. Ирония в том, что чем больше мы оптимизируем, тем сложнее становится понять, почему всё работает (или не работает).

В конечном итоге, Ring-linear – это ещё один шаг в бесконечном реверс-инжиниринге интеллекта. И следующий шаг, вероятно, потребует от нас не только более эффективных алгоритмов, но и более глубокого понимания того, что вообще такое «рассуждение» – и может ли машина когда-нибудь действительно думать.

GM запустит автопилот без рук и глаз

Google использует монополию в поиске чтобы захватить рынок ИИ

Смотреть весь выпуск на VK Видео

Смотреть весь выпуск на YouTube

Приятного просмотра!

--

Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект