RapidFire AI ускоряет дообучение языковых моделей через TRL в 20 раз
Команда разработчиков RapidFire AI анонсировала значительный прорыв в области оптимизации больших языковых моделей (LLM). Компания представила новое решение, которое позволяет ускорить процесс дообучения с использованием библиотеки TRL (Transformer Reinforcement Learning) в 20 раз по сравнению с существующими отраслевыми стандартами. Это заявление может существенно изменить ландшафт разработки генеративного ИИ, где скорость итераций напрямую влияет на конкурентоспособность продукта.
Библиотека TRL широко используется для внедрения методов обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF) — ключевого этапа, делающего нейросети безопасными и полезными. Однако этот процесс традиционно остается ресурсоемким и медленным. Технология RapidFire AI оптимизирует использование памяти GPU и вычислительных графов, устраняя критические задержки при обработке данных. По словам инженеров, столь резкий скачок производительности достигается без ущерба для качества конечной модели, что позволяет сократить циклы обучения с нескольких дней до считанных часов.
В условиях глобального дефицита вычислительных мощностей и высокой стоимости аренды видеокарт, решение от RapidFire AI предлагает бизнесу возможность существенно снизить операционные расходы. Ускорение в 20 раз означает не только экономию бюджета, но и возможность для небольших исследовательских лабораторий экспериментировать с архитектурами, которые ранее были доступны только техногигантам. Интеграция инструмента ожидается в ближайших обновлениях популярных фреймворков машинного обучения.
