LLMWare, juhtiv tarkvaraettevõte, on välja töötanud revolutsioonilise lahenduse nimega SLIMs (Small Specialized Function-Calling Models), mis on loodud keeruliste protsesside lihtsustamiseks ja automatiseerimiseks. SLIMs muudab mitmeastmelise automatiseerimise käsitlust, integreerides edasijõudnud süvaõppe tehnikaid.
Süvaõppe mudelid, nagu näiteks Graafi Neuraalvõrg (GNN), on laialdaselt tunnustatud oma võime poolest töödelda graafidel kirjeldatud andmeid ja hallata keerulisi suhteid. Selleks, et ära kasutada GNN-de võimsust, on LLMWare välja töötanud uue raamistiku nimega SLIMs.
SLIMs võimaldab GNN-de konstrueerimist ja treenimist ettevõtte olemasolevas ökosüsteemis. Kasutades TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN) raamatukogu, annab SLIMs kasutajatele võimaluse teha järeldusi üksikute sõlmede, terve graafi või võimalike servade osas. See võimaldab täpsemat ennustamist ja sügavamat arusaamist graafide aluseks olevast andmest.
SLIMsi peamine tugevus seisneb selle võimes töödelda heterogeenseid graafe, kus objektid ja nende suhted on erinevat tüüpi. Selle asemel, et võidelda traditsiooniliste masinõppe algoritmidega, mis toetavad ainult regulaarseid ja ühtlasi suhteid, esindab SLIMs reaalmaailma stsenaariume täpselt, toetades erinevat tüüpi objekte ja suhteid.
Et GNN-de treenimine suurtel andmekogumitel, millel on keerukad seosed, oleks efektiivne, kasutab SLIMs alamgraafi valimise tehnikat. See tehnika hõlmab väikese osa graafide treenimist piisava andmetega, et arvutada märgendatud sõlme keskel asuva GNN-i tulemus ja treenida mudelit. See tagab efektiivse ja skaalautuva treenimise, mõjutamata täpsust.
SLIMs toetab nii juhendatud kui ka juhendamata treenimist. Juhendatud treenimisel minimeeritakse kaotusefunktsioon märgendatud näidete põhjal, samas kui juhendamata treenimine genereerib graafi struktuuri pidevaid esitusi (embeddings), mida saab kasutada teistes masinõppe süsteemides. See paindlikkus võimaldab kasutajatel valida treenimismeetodi, mis sobib kõige paremini nende vajadustega.
SLIMs pakub paindlikku mudeli loomise lähenemist, efektiivset alamgraafide valiku meetodit ja sujuvat integreerimist olemasolevate ökosüsteemidega. See annab uurijatele ja arendajatele võimaluse kasutada GNN-de täit potentsiaali keerulise võrguanalüüsi ja ennustusülesannete jaoks.
Kokkuvõttes tähistab LLMWare’i SLIMsi käivitamine olulist sammu mitmeastmelise automatiseerimise valdkonnas, ära kasutades GNN-de võimsust efektiivsuse ja täpsuse suurendamiseks keerulistes protsessides. SLIMs võimaldab organisatsioonidel omaks võtta automatiseerimise tulevikku ning saavutada konkurentsieelis vastavates tööstusharudes.
Lisateabe saamiseks SLIMs-i ja GNN-de kohta võite külastada LLMWare’i veebisaiti: LLMWare.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar