Российские ученые создали новый алгоритм для ускорения работы ИИ

Метод, получивший название JAGUAR, уменьшает число шагов, необходимых для настройки ИИ-моделей, а также повышает их точность. Он особенно полезен для двухэтапных процессов, где сначала обучается нейросеть для анализа данных, а затем проводится финальная классификация. Кроме того, алгоритм можно применять при дообучении крупных языковых моделей.

Исследование провела команда специалистов из Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка, МФТИ и Университета Иннополис. Работой руководил научный сотрудник МФТИ Александр Безносиков. Разработанный ими метод позволяет оптимизировать системы даже в тех случаях, когда точные вычисления невозможны, и приходится работать с приближенными оценками.

По словам авторов, существующие методы, такие как алгоритм Франк-Вульфа, не всегда справляются с подобными задачами, что и стало причиной создания нового решения. Проверки показали, что JAGUAR значительно превосходит доступные аналоги, позволяя быстрее и точнее адаптировать ИИ-модели.