Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские исследователи из Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и МФТИ предложили метод, который помогает снизить нагрузку на вычислительные ресурсы и ускорить обучение нейросетей в распределённых системах. Работа «Ускоренные методы со сжатыми коммуникациями для гомогенных задач распределённой оптимизации» будет представлена на международной конференции AAAI’25.

Сейчас крупные нейросети содержат миллиарды параметров, и для их обучения часто используют распределённые системы: данные разделяют между тысячами машин.

Однако в таких условиях значительная часть времени уходит на обмен информацией между устройствами, и при неэффективной передаче данных обучение может идти медленнее, чем в централизованном варианте.

Предложенный метод уменьшает количество обменов данными между устройствами, используя гомогенность локальных выборок и сжатие передаваемой информации. Это позволяет синхронизироваться реже и пересылать меньше данных без потери качества модели. Такой подход особенно полезен, если пропускная способность сети ограничена, а задержки мешают быстрому обучению.

По словам Глеба Гусева, директора Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, ключевая задача разработки — снизить коммуникационные издержки. Использование похожести данных и методов сжатия даёт возможность ускорить обучение и уменьшить энергозатраты.

Александр Безносиков, доцент МФТИ, отметил, что в алгоритме объединили ускорение, сжатие и учёт схожести данных. Это позволило добиться рекордно низкой коммуникационной сложности и при правильных настройках значительно сократить время обучения без потери точности — что важно для внедрения ИИ в системах с ограниченными ресурсами, включая сети с edge-устройствами.

Google упростила удаление личных данных и интимных фото из поиска

В интернете всегда найдётся кто-то, кто хочет узнать о вас больше, чем следовало бы. К счастью, у Google есть инструменты, которые помогают убрать лишнее из поисковой выдачи. Компания обновила сервис Results About You, который ищет и помогает удалить из выдачи страницы с вашими персональными данными.

Теперь инструмент умеет находить не только адреса и телефоны, но и номера документов, включая паспорт, водительские права и даже номер социального страхования (для США).

Чтобы система знала, что искать, пользователю нужно заранее добавить часть этих данных в настройках. Для водительских прав требуется полный номер, а для паспорта или SSN — только последние четыре цифры. После этого Google будет периодически сканировать выдачу и присылать уведомления, если найдёт совпадения.

Важно понимать: контент не исчезает из Сети полностью, но перестаёт отображаться в поиске Google, что для большинства пользователей уже существенно снижает риски.

Обновление коснулось и инструмента для удаления интимных изображений, опубликованных без согласия человека. Речь идёт как о реальных фото, так и о дипфейках и других сгенерированных ИИ материалах.

Теперь пожаловаться на такие изображения стало проще: достаточно нажать на три точки рядом с картинкой в поиске, выбрать «Удалить результат» и указать, что это интимное изображение. Google уточнит, настоящее это фото или дипфейк, а затем запустит проверку.

Кроме того, теперь можно добавлять сразу несколько изображений в одну заявку, что особенно актуально в эпоху, когда генеративный ИИ позволяют создавать подобный контент буквально за минуты.

Google также добавила возможность мониторинга: если функция включена, система будет автоматически отслеживать появление новых подобных изображений и предупреждать пользователя.

Поиск по ID уже доступен в Results About You. Обновлённый инструмент для удаления интимного контента начнёт появляться в ближайшие дни и будет постепенно распространяться на разные страны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru