Komplexität neuronaler Netze: Wird sie besser?

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Künstliche Intelligenz (KI) hat seit ihren Anfängen einen langen Weg zurückgelegt, und neuronale Netze sind normalerweise Teil dieser Weiterentwicklung. Neuronale Netze, die Variablen in KI-Modellen Gewichte zuweisen, sind ein integraler Bestandteil dieser modernen Technologie.

Die Forschung ist noch nicht abgeschlossen und Experten debattieren immer noch darüber, ob größer besser in Bezug auf die Komplexität des neuronalen Netzwerks ist.

Traditionell haben sich Forscher auf den Aufbau neuronaler Netze mit einer großen Anzahl von Parametern konzentriert, um eine hohe Genauigkeit bei Benchmark-Datensätzen zu erreichen. Obwohl dieser Ansatz zur Entwicklung einiger der bisher komplexesten neuronalen Netze geführt hat, wie GPT-3 mit über 175 Milliarden Parametern, die jetzt zu GPT-4 führen. Es bringt aber auch erhebliche Herausforderungen mit sich.

Zum Beispiel erfordern diese Modelle enorme Mengen an Rechenleistung, Speicherplatz und Zeit zum Trainieren, und es kann schwierig sein, sie in reale Anwendungen zu integrieren.

Fall

Transformation 2023

Besuchen Sie uns vom 11. bis 12. Juli in San Francisco, wo Führungskräfte diskutieren, wie sie KI-Investitionen für den Erfolg integriert und optimiert und häufige Fallstricke vermieden haben.

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Experten in der KI-Community haben unterschiedliche Meinungen über die Bedeutung der Komplexität in neuronalen Netzen. Einige argumentieren, dass kleinere, gut trainierte Netzwerke vergleichbare Ergebnisse wie größere Modelle erzielen können, wenn sie effektiv trainiert werden und effizient sind.

Zum Beispiel behaupten neuere Modelle wie Google DeepMinds Chinchilla (mit "nur" 70 Milliarden Parametern), dass sie Gopher, GPT-3, Jurassic-1 und Megatron-Turing NLG bei einer Vielzahl von linguistischen Kriterien übertreffen. In ähnlicher Weise zeigt LLaMA von Meta – bestehend aus 65 Milliarden Parametern – dass kleinere Modelle eine bessere Leistung erzielen können.

Dennoch bleibt die ideale Größe und Komplexität neuronaler Netze in der KI-Community umstritten, was die Frage aufwirft: Spielt die Komplexität neuronaler Netze eine Rolle?

Die Essenz der Komplexität neuronaler Netze

Neuronale Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen Schichten künstlicher Neuronen, die Muster in Daten erkennen und verschiedene Aufgaben wie Bildklassifizierung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausführen können. ). Die Anzahl der Knoten in jeder Schicht, die Anzahl der Schichten und die jedem Knoten zugewiesene Gewichtung bestimmen die Komplexität des neuronalen Netzwerks. Je mehr Knoten und Schichten ein neuronales Netzwerk hat, desto komplexer ist es.

Mit dem Aufkommen von Deep-Learning-Techniken, die mehr Ebenen und Parameter erfordern, hat die Komplexität neuronaler Netze dramatisch zugenommen. Deep-Learning-Algorithmen haben es neuronalen Netzen ermöglicht, eine Reihe von Anwendungen zu bedienen, darunter Bild- und Spracherkennung und NLP. Die Idee ist, dass komplexere neuronale Netze komplexere Muster aus den Eingabedaten lernen und eine höhere Genauigkeit erreichen können.

"Ein komplexes Modell kann besser argumentieren und nuancierte Unterschiede erkennen", sagte Ujwal Krothapalli, Head of Data Science bei EY. „Ein komplexes Muster kann sich aber auch ‚erinnern‘ …