Объединение моделей: объединение LLM и MLLM для мощного и доступного ИИ

Объединение моделей объединяет большие языковые модели (БЯМ) и многофункциональные языковые модели (МЯМ) для создания единой, более мощной модели. Это объединение позволяет улучшить производительность на более широком спектре задач, включая настройки с ограниченными ресурсами. Техники объединения моделей включают объединение близнецов и подходы на основе ансамблей. Теоретические основы объединения моделей учитывают такие факторы, как безопасность и соответствие. Применения включают улучшение возможностей модели и повышение доступности. Возможности и проблемы существуют в совместимости моделей, стратегиях обучения и масштабируемости. Будущие исследования будут исследовать эти области, чтобы полностью раскрыть потенциал объединения моделей. Объединяя сильные стороны разных моделей, исследователи стремятся разработать более универсальные и доступные системы искусственного интеллекта. Продолжающиеся инновации обещают достижения в области технологий искусственного интеллекта. Объединение моделей демонстрирует силу объединения специализированных моделей для улучшения общих возможностей и доступности, особенно в настройках с ограниченными ресурсами.