Ири көлөмдөгү тил моделдери көптөгөн тармактарда мыкты натыйжаларды көрсөтүп жатканы менен, алардын колдонуусу көпчүлүк үчүн мүмкүн эмес бойдон калууда. Себеби мындай моделдерди иштетүү үчүн кубаттуу жабдуулар жана чоң көлөмдөгү эс тутум талап кылынат. Бул шарттарда жөнөкөй колдонуучулар жасалма интеллекттен (ЖИ) толук пайдалана албай жатышат. Бул көйгөйдү чечүүнүн натыйжалуу жолу катары квантташтыруу каралууда.
Бул тууралуу «InoZpress» шилтеме берүү менен билдирди HackerNoon
Квантташтыруу — бул моделдин эсептөө жүгүн азайтуу максатында маалыматтарды анча так эмес, бирок эффективдүү форматта көрсөтүү. Бул ыкма моделдин көлөмүн жана ресурстарга болгон муктаждыгын азайтып, аны жөнөкөй түзмөктөрдө иштетүүгө жол ачат. Изилдөөлөр көрсөткөндөй, квантташтырылган моделдер, айрыкча код жазуу багытында, жакшы натыйжаларды көрсөтүп, көпчүлүк колдонуу учурларында толук форматтагы моделдер менен тең атаандаша алат.
Квантташтыруунун маңызы жана натыйжалары
Квантташтыруу ыкмасы модель ичиндеги маалыматтарды 16-бит же 32-бит форматынан 4-биттик бүтүн сандарга өзгөртүүгө негизделет. Мунун натыйжасында моделдин көлөмү кыйла кыскарып, иштөө үчүн зарыл болгон оперативдик эс тутум жана кубаттуулук да азаят. Ошону менен катар моделдин сапаты олуттуу начарлабай, мурдагыдай иштей берет.
Мындай ыкманын артыкчылыгы — ал моделдерди GPU’суз кадимки ноутбуктарда иштетүүгө мүмкүндүк берет. Квантташтырылган моделдер код жазууда, тилди түшүнүүдө жана башка тапшырмаларды аткарууда жогорку тактыкты сактап калат. Бул мүмкүнчүлүк билим берүү, жеке ишкердик жана башка тармактарда ЖИ’ни кеңири колдонууга жол ачат.
Lua тилиндеги тестирлөө: төмөн ресурстуу чөйрөдөгү сыналуу
Изилдөөдө Lua программалоо тили тандалып алынган. Бул тил ресурсу аз, билим базасы чектелген болгондуктан, реалдуу шарттарды чагылдырууга ылайыктуу. Lua тилинде тест жүргүзүү моделдин чыныгы мүмкүнчүлүктөрүн жана туруктуулугун көрсөтүп берди.
Тест жыйынтыгында квантташтырылган моделдер pass@1 көрсөткүчү боюнча жогорку натыйжаларды көрсөттү. Бул көрсөткүч колдонуучунун биринчи суроосуна туура жооп берүү ыктымалдыгын аныктайт. Жыйынтыктар мындай моделдер билим берүү максатында же жаңы баштаган программисттер үчүн пайдалуу боло турганын көрсөттү.
Каталардын мүнөзү жана жакшыртуу мүмкүнчүлүктөрү
Квантташтырылган моделдер негизинен жакшы иштесе да, кээ бир мүнөздүү каталар байкалган. Алардын арасында синтаксиске туура келген, бирок мааниси жок коддор кездешкен. Бул сыяктуу каталар моделдин логикалык ой жүгүртүүсүн жакшыртууну талап кылат.
Ошондой эле моделдин натыйжалуулугу анын архитектурасына, үйрөтүү процессине жана квантташтыруу даражасына байланыштуу экени белгиленди. Ошондуктан мындан аркы изилдөөлөрдө ар кандай параметрлердин моделге тийгизген таасирин терең талдоо сунушталууда.
Настройка жана маалымат жеткиликтүүлүгү
Квантташтырылган моделдерди колдонуу менен бирге, аларды конкреттүү тапшырмаларга ылайык локалдуу түрдө настройка кылуу да маанилүү. Бирок бул үчүн колдонуучуларга тиешелүү маалымат базалары жана үйрөтүүчү куралдар керек. Ансыз настройка мүмкүн болбой калат.
ИИ’ни чыныгы мааниде демократиялаштыруу үчүн ачык маалыматтар, жөнөкөй үйрөтүү процесстери жана коомдук ресурстар жеткиликтүү болушу керек. Lua сыяктуу аз колдоого ээ тилдерди өнүктүрүү бул жааттагы чоң кадам болуп саналат.
Биз буга чейин жазганыбызды эскертебиз, нефтни кайра иштетүүчү заводдор — глобалдык согуштарга каршы негизги тоскоолдук.
