машинное обучение

Новая ИИ-архитектура решает важную проблему машинного обучения — катастрофическое забывание.

Команда исследователей из Т-Технологий и МФТИ предложила революционный подход к «воспитанию» больших языковых моделей, позволяющий им становиться умнее и безопаснее, не страдая от «сверхоптимизации» — парадоксального эффекта, когда слишком усердное…

Международный коллектив ученых из Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Института исследований искусственного интеллекта (AIRI) и Университета Париж-Сите разработал новый, элегантный метод для проверки логических способностей больших языковых моделей (LLM).…

В нем используется машинное обучение для автоматического определения формы границы раздела между двумя фазами.

Эксперимент подтвердил теоретические расчеты, сделанные с помощью модели машинного обучения.

Основная идея исследования — сокращение времени, которое тратится на обмен данными между устройствами в распределённых системах обучения больших AI-моделей.

Необходимо измерить, насколько «уверенность» модели в своих параметрах меняется при добавлении или удалении всего одного элемента данных, используя для этого два различных математических инструмента. 

Одна из фундаментальных проблем при создании эффективных моделей машинного обучения – определение необходимого и достаточного количества данных для их обучения. Слишком мало данных – модель будет неточной, слишком много –…

Исследователи из МФТИ впервые систематически изучили, как изменяется и стабилизируется процесс обучения нейронных сетей по мере добавления новых данных. Их работа, сочетающая теоретический анализ и обширные эксперименты, показывает, что так…

Международный коллектив ученых разработал новый метод параметризации машинно-обучаемых межатомных потенциалов для моделирования магнитных материалов, значительно повышающий надежность и точность предсказаний их свойств.