НИУ ВШЭ и «Т-Технологии» представили новый метод улучшения работы ИИ
Учёные разработали метод, который повышает точность нейросетей на 15% без увеличения вычислительных затрат.
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ совместно с компанией «Т-Технологии» создали новый метод обучения нейросетей. Он улучшает качество работы моделей на 15% без дополнительных ресурсов.
Метод оптимизирует процесс обучения, перераспределяя внимание модели на ключевые параметры. Вместо равномерного анализа всех данных алгоритм фокусируется на наиболее значимых признаках, что сокращает время обучения на 20%.
Тестирование проводилось на датасетах ImageNet и COCO. Точность распознавания изображений достигла 89%, а обработки текстов — 92%. Метод совместим с современными архитектурами, включая Transformer и ResNet.
Разработка уже внедрена в платформу «Т-Технологий» для промышленного применения. В медицинской диагностике метод снизил количество ошибок на 30%.
Команда планирует опубликовать код на GitHub в следующем квартале. Также ведётся адаптация метода для маломощных устройств, чтобы использовать его в мобильных приложениях и IoT-системах.
