LLMWare, o companie de software de prim rang, a introdus SLIMs, o soluție inovatoare proiectată pentru a simplifica și automatiza procesele complexe. SLIMs revoluționează modalitatea în care se gestionează automatizarea în mai multe etape prin încorporarea tehnicilor avansate de învățare profundă.
Modelele de învățare profundă, precum Graph Neural Networks (GNNs), sunt recunoscute pe scară largă pentru abilitatea lor de a procesa date descrise de grafuri și de a gestiona relații complexe. Pentru a valorifica puterea GNNs, LLMWare a dezvoltat un nou cadru numit SLIMs.
SLIMs permite construirea și antrenarea GNNs la scară în cadrul ecosistemului existent al companiei. Prin utilizarea bibliotecii TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN), SLIMs oferă utilizatorilor posibilitatea de a efectua inferențe asupra nodurilor individuale, grafurilor întregi sau marginilor potențiale. Acest lucru permite preziceri mai precise și o înțelegere mai profundă a datelor care stau la baza grafurilor.
Principalul avantaj al SLIMs constă în abilitatea sa de a gestiona grafuri heterogene, în care obiectele și relațiile lor apar în tipuri distincte. În loc să se lupte cu algoritmi tradiționali de învățare automată care acceptă doar relații regulate și uniforme, SLIMs reprezintă cu acuratețe scenarii reale prin susținerea diverselor tipuri de obiecte și relații.
Pentru a antrena eficient GNNs pe seturi mari de date cu conexiuni complexe, SLIMs utilizează tehnica de eșantionare a subgrafurilor. Această tehnică implică antrenarea unei părți mici a grafurilor, cu suficiente date pentru a calcula rezultatul GNN pentru nodul etichetat de la centrul său și pentru a antrena modelul. Acest lucru asigură un antrenament eficient și scalabil fără a compromite acuratețea.
SLIMs suportă și antrenamentul supravegheat și nesupravegheat. Antrenamentul supravegheat minimizează o funcție de pierdere pe baza exemplarelor etichetate, în timp ce antrenamentul nesupravegheat generează reprezentări continue (embeddings) ale structurii grafului pentru utilizare în alte sisteme de învățare automată. Această flexibilitate permite utilizatorilor să aleagă metoda de antrenament care se potrivește cel mai bine nevoilor lor.
Cu capacitățile sale robuste, SLIMs abordează nevoia unei soluții scalabile pentru construirea și antrenarea GNNs. Oferă o abordare flexibilă de construire a modelelor, eșantionare eficientă a subgrafurilor și integrare facilă cu ecosistemele existente. Acest lucru le permite cercetătorilor și dezvoltatorilor să valorifice întregul potențial al GNNs pentru analiza complexă a rețelelor și sarcini de predicție.
În concluzie, lansarea SLIMs de către LLMWare reprezintă un pas semnificativ înainte în automatizarea în mai multe etape, valorificând puterea GNNs pentru a asigura eficiență și acuratețe în procesele complexe. Cu SLIMs, organizațiile pot aborda viitorul automatizării și pot obține un avantaj competitiv în industriile lor respective.
SLIMs (Modele de Funcționare Specializate Mici) este o soluție pionieră introdusă de LLMWare, o companie de software de prim rang. Scopul său este de a simplifica și automatiza procesele complexe utilizând tehnici avansate de învățare profundă, în special Graph Neural Networks (GNNs).
Modelele de învățare profundă sunt cunoscute pentru abilitatea lor de a gestiona date descrise de grafuri și de a gestiona relații intricate. LLMWare a creat un nou cadru numit SLIMs pentru a profita de puterea GNNs.
TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN) este o bibliotecă pe care SLIMs o utilizează pentru construirea și antrenarea GNNs. Cu SLIMs, utilizatorii pot efectua inferențe asupra nodurilor individuale, grafurilor întregi sau marginilor potențiale, conducând la preziceri mai precise și o înțelegere mai profundă a datelor subiacente.
Principalul avantaj al SLIMs constă în abilitatea sa de a gestiona grafuri heterogene, care constau din obiecte și relații de tipuri distincte. Spre deosebire de algoritmii tradiționali de învățare automată care acceptă doar relații regulate și uniforme, SLIMs reprezintă cu precizie scenarii din lumea reală prin susținerea diverselor tipuri de obiecte și relații.
Pentru a antrena GNNs eficient pe seturi mari de date cu conexiuni complexe, SLIMs utilizează tehnica de eșantionare a subgrafurilor. Această tehnică implică antrenarea unei părți mici a grafurilor cu suficiente date pentru a calcula rezultatul GNN pentru nodul etichetat de la centrul său și pentru a antrena modelul. Acest lucru asigură antrenament eficient și scalabil fără a compromite acuratețea.
SLIMs suportă atât antrenamentul supervizat, cât și pe cel nesupervizat. Antrenamentul supervizat implică minimizarea unei funcții de pierdere pe baza exemplelor etichetate, în timp ce antrenamentul nesupravegheat generează reprezentări continue (embeddings) ale structurii grafului pentru utilizare în alte sisteme de învățare automată. Această flexibilitate permite utilizatorilor să aleagă metoda de antrenament care li se potrivește cel mai bine nevoilor.
SLIMspune oferă o abordare flexibilă de construire a modelelor, eșantionare eficientă a subgrafurilor și integrare facilă cu ecosistemele existente. istribuie soluție scalabilă pentru construirea și antrenarea GNNs, permițând cercetătorilor și dezvoltatorilor să valorifice întregul potențial al GNNs pentru analiza complexă a rețelelor și sarcini de predicție.
Prin lansarea SLIMs, LLMWare își propune să avanseze automatizarea în mai multe etape prin valorificarea puterii GNNs. Aceasta permite organizațiilor să îmbunătățească eficiența și acuratețea în procesele complexe, rămânând la vârful automatizării în industria lor respectivă.
Pentru mai multe informații despre SLIMs și GNNs, puteți vizita site-ul LLMWare: LLMWare.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt