यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यह शोधपत्र, हेटेरोआरएल, एक अतुल्यकालिक आरएल आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है, जो एकल-केंद्र कंप्यूटिंग की सीमाओं को दूर करता है और विषमांगी वितरित परिवेशों में सुदृढीकरण अधिगम (आरएल) पर आधारित प्रशिक्षणोत्तर वृहद-स्तरीय भाषा मॉडलों (एलएलएम) की चुनौतियों का समाधान करता है, क्योंकि वितरित अधिगम का महत्व लगातार बढ़ता जा रहा है। हेटेरोआरएल रोलआउट सैंपलिंग और पैरामीटर लर्निंग को पृथक करता है, जिससे नेटवर्क विलंब का अनुभव करने वाले भौगोलिक रूप से वितरित नोड्स में भी मज़बूत प्रदर्शन प्राप्त होता है। विशेष रूप से, हम विलंब के कारण केएल विचलन की समस्या की पहचान करते हैं, जिसके कारण उच्च विचरण होता है जिससे महत्व नमूनाकरण विफलताएँ हो सकती हैं। इस समस्या के समाधान के लिए, हम समूह अपेक्षा नीति अनुकूलन (जीईपीओ) एल्गोरिथम का प्रस्ताव करते हैं, जो एक बेहतर नमूनाकरण तंत्र के माध्यम से महत्व भार विचरण को कम करता है। जीईपीओ सैद्धांतिक रूप से घातांकीय विचरण न्यूनीकरण प्राप्त करता है, और प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि यह 1800-सेकंड के विलंब के तहत भी 3% से कम प्रदर्शन ह्रास प्रदर्शित करता है, जबकि जीआरपीओ की तुलना में बेहतर स्थिरता बनाए रखता है। यह विषमांगी नेटवर्कों में वितरित आरएल की शक्तिशाली क्षमता को प्रदर्शित करता है।
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
विषम वितरित वातावरण में सुदृढीकरण सीखने-आधारित एलएलएम पोस्ट-प्रशिक्षण के लिए एक कुशल विधि प्रस्तुत की गई है।
◦
हेटेरोआरएल: एक नेटवर्क विलंब-प्रतिरोधी अतुल्यकालिक आरएल आर्किटेक्चर
◦
GEPO एल्गोरिथ्म के माध्यम से स्थिर शिक्षण प्रदर्शन को सुरक्षित करें जो महत्व भार भिन्नता को कम करता है।
◦
सैद्धांतिक विश्लेषण और प्रयोगात्मक परिणामों के माध्यम से GEPO की प्रभावशीलता का सत्यापन।
◦
वितरित आरएल-आधारित एलएलएम प्रशिक्षण के बाद की व्यावहारिक व्यवहार्यता प्रस्तुत करना।
•
Limitations:
◦
प्रायोगिक वातावरण की अद्वितीय प्रकृति के कारण सामान्यीकरण का और अधिक सत्यापन आवश्यक है।
◦
अधिक जटिल और विविध नेटवर्क वातावरण में प्रदर्शन मूल्यांकन की आवश्यकता होती है।
◦
GEPO एल्गोरिथम की कम्प्यूटेशनल जटिलता और मापनीयता पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
◦
विभिन्न एलएलएम आर्किटेक्चर और आरएल एल्गोरिदम के साथ संगतता की समीक्षा की जानी चाहिए।
