Голям пробив в алгоритъма за умножение на матриците ще доведе до по-бързи и по-ефективни AI модели
В основата на изкуствения разсъдък е матричната математика, която преди малко получи най-големия си прогрес „ от повече от едно десетилетие “.
В основата на изкуствения разсъдък е матричната математика, която преди малко претърпя най-големия си взрив от над едно десетилетие. Почти по едно и също време бяха оповестени две научни работи, в които математици обясниха по какъв начин да се усъвършенства успеваемостта на матричното умножение. С новите логаритми изкуственият разсъдък ще може да се учи по-бързо на по-маломощен хардуер. Както и доста по-бързо да взема решение проблемите.
Същността на казуса се състои в това, че до относително наскоро човечеството, в лицето на математиците, не си представяше различен метод за умножаване на матриците, с изключение на посредством осъществяване на n3 интервенции (където n е размерността на матрицата). За матрица 3 × 3 да вземем за пример е било належащо да се извършат 27 умножения. В един съвършен свят за математиците умножението на матрици би се правило с n2 интервенции. И при започване на 70-те години процесът на търсене на съответния логаритъм бе стартиран. Не е мъчно да се допусна, че той бе провокиран от разпространяването на изчислителните машини.
Значителен прогрес в тази сфера е реализиран през 1981 година от математика Арнолд Шьонхаге. Той потвърждава, че умножението на матрици може да се извърши на n2,522 стъпки. По-късно този способ е наименуван „ лазерен способ “ (Laser Method). Всички следващи достижения до заветната „ втора степен “ се основават на усъвършенстването на лазерния способ.
Пробивът, разгласен в новите публикации, изработен през 2023 година, е резултат от откриването на „ скритите загуби “ в лазерния способ. През ноември 2023 година Ран Дуан и Ренфей Джоу от университета Цинхуа показаха способ, който отстрани частичната неефективност на лазерния способ, определяйки нова горна граница на броя на нужните интервенции на почти n2,371866. Постижението бележи най-значителния прогрес в региона от 2010 година насам. Но единствено два месеца по-късно Вирджиния Василевски Уилямс, Ингжан Сю и Зиксуан Сю от Масачузетския софтуерен институт разгласиха втора публикация, в която в детайли разказват друга оптимизация, която намали горната граница на броя на интервенциите до n2,371552.
Етапите по пътя към „ втората степен “ и имената на учените, които са създали пробив Разбира се, съответното влияние върху скоростта на моделите на изкуствен интелект зависи от съответната хардуерна архитектура на системата за изкуствен интелект и от това до каква степен дилемите на даден модел зависят от умножението на матрици. Ето за какво подобренията в успеваемостта на логаритмите ще бъдат съчетани с оптимизация на хардуера, с цел да се осъществя изцяло евентуалното нарастване на скоростта. И въпреки всичко, защото подобренията в алгоритмичните способи се натрупват с течение на времето, изкуственият разсъдък ще става все по-бърз – това е реалност.
