В последние годы искусственный интеллект стремительно развивается, а нейросети становятся все более сложными и ресурсоемкими. Современные модели, такие как GPT, насчитывают десятки миллиардов параметров, что приводит к значительным затратам на их обучение и внедрение. С ростом числа параметров увеличиваются требования к памяти и вычислительным ресурсам, что ограничивает доступ к передовым технологиям для многих компаний и организаций.
Особенно остро эта проблема стоит в сферах, где данные не могут покидать локальные сети. Банковский сектор, медицинские учреждения и государственные структуры вынуждены искать решения, которые обеспечивают высокую производительность без передачи информации во внешние облака. Для них критически важно использовать компактные и эффективные модели, способные работать на собственном оборудовании.
Физика на службе нейросетей
Группа исследователей из России и Индии предложила инновационный подход к оптимизации нейросетей, вдохновившись законами статистической физики. Они рассмотрели поведение нейросетей при сжатии через призму физических моделей, что позволило по-новому взглянуть на процесс отбора параметров. В результате удалось выявить закономерности, которые существенно ускоряют поиск оптимального баланса между размером модели и ее точностью.
В отличие от традиционных методов, где приходится многократно экспериментировать с разными степенями сжатия и каждый раз проверять качество работы, новый способ позволяет сразу определить наиболее эффективную конфигурацию. Это сокращает время оптимизации в десятки и даже сотни раз, что особенно важно для компаний с ограниченными ресурсами.
Эксперименты и практическое применение
В ходе работы ученые протестировали свой метод на нейросетях среднего размера — от 7 до 10 миллиардов параметров. Такие модели уже можно запускать на мощных ноутбуках или небольших серверах, что делает их доступными для широкого круга пользователей. Эксперименты охватили различные задачи: от обработки текстовой информации до распознавания изображений.
Результаты показали, что предложенный подход работает стабильно на разных архитектурах и типах задач. В некоторых случаях ускорение достигало 500 раз по сравнению с классическими методами оптимизации. Это открывает новые возможности для внедрения искусственного интеллекта в сферах, где ранее использование крупных моделей было невозможно из-за технических ограничений.
Доступность и перспективы развития
Методика уже доступна для внедрения в существующие проекты. Разработчики и исследователи могут применять ее для оптимизации собственных нейросетей, что особенно актуально для медицинских ассистентов, корпоративных аналитических систем и локальных сервисов обработки данных. Благодаря новому подходу, компании смогут значительно снизить расходы на вычисления и ускорить внедрение ИИ-решений.
В настоящее время команда продолжает работу над дальнейшей оптимизацией архитектуры нейросетей. Следующий этап — определение оптимального числа блоков в структуре модели еще до начала обучения. Если удастся решить эту задачу, экономия ресурсов станет еще более значительной, а внедрение искусственного интеллекта — доступнее для малого и среднего бизнеса.
Если Вы не знали: НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) — один из ведущих российских вузов, основанный в 1992 году. Кампус в Санкт-Петербурге был открыт в 1998 году и быстро стал одним из центров передовых исследований в области информатики, экономики и социальных наук. Университет активно сотрудничает с зарубежными научными организациями, реализует международные образовательные программы и поддерживает инновационные проекты в сфере искусственного интеллекта.
НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург известен своими лабораториями, где ведутся исследования на стыке компьютерных наук, когнитивистики и социологии. Здесь работают ведущие специалисты, которые регулярно публикуют результаты своих работ в престижных международных журналах. Университет поддерживает молодых ученых, предоставляя им возможности для стажировок и участия в крупных научных проектах.
В последние годы ВШЭ активно развивает партнерские отношения с компаниями из IT-сектора, что позволяет студентам и аспирантам получать практический опыт и участвовать в разработке реальных продуктов. Благодаря этому вуз занимает высокие позиции в национальных и мировых рейтингах, а его выпускники востребованы на рынке труда как в России, так и за рубежом.
Лаборатория социальной и когнитивной информатики, принимавшая участие в разработке нового метода оптимизации нейросетей, специализируется на анализе больших данных, машинном обучении и создании интеллектуальных систем для различных отраслей. Ее сотрудники регулярно выступают на международных конференциях и сотрудничают с ведущими исследовательскими центрами Европы и Азии.
НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург продолжает расширять свои исследовательские направления, внедрять современные образовательные технологии и поддерживать инновационные стартапы. Университет стремится оставаться на передовой научной мысли и вносить вклад в развитие глобального научного сообщества.
