По простому объясняю что происходит в ИИ Если коротко: еще одна мысль про локальные модели

🧪 Наука 🏆 Свёрточная сеть десятилетней давности обошла большие модели в диагностике рака кожи. Размер ≠ качество. В последние годы в ИИ сложилось почти автоматическое уравнение: чем больше модель (больше параметров, данных, вычислений), тем она «умнее». Это уравнение переносят и на медицину - кажется, что для диагностики болезней нужны самые современные и самые крупные системы. Исследователи взяли свёрточную нейросеть (CNN) - архитектуру примерно десятилетней давности, и сравнили её с большими современными моделями на задаче распознавания рака кожи по изображениям. Старая, компактная и «скромная» сеть показала результат не хуже, а по ряду метрик лучше. Свёрточные сети изначально создавались под изображения: они хорошо улавливают локальные структуры: края, текстуры, границы образований. Для узкой задачи с однотипными данными этого часто достаточно. Большие модели сильны в широте и гибкости, но их преимущество раскрывается на разнообразных, сложных, многомодальных задачах. На конкретном узком домене «лишняя» мощность не обязательно конвертируется в качество, а иногда мешает: больше параметров, больше риск переобучения, сложнее интерпретировать и проверять. Поэтому для решения задач потребуются инженеры, которые смогут подобрать правильную модель и архитектора, которые смогут обучить такую модель. Я считаю, что на узкие задачи монополии у крупных лабораторий не будет и здесь можено создавать новые модели и бизнесы.

Это 🧪 Наука; 🇷🇺 Россия выложу позже Рубрика 🔥 Релизы - https://set.ki/post/cKmGtk6 Бизнес - https://set.ki/post/8Xzdukq Политика - https://set.ki/post/9RjbuDU Безопасность - https://set.ki/post/J7bJZXy