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Cognizant's AI Lab Announces Breakthrough Research for Fine-Tuning LLMs and Records its 61st U.S. Patent Issuance
Prnewswire· 2025-10-28 23:33
公司AI实验室技术突破 - AI实验室宣布一项专注于效率的新型大语言模型微调方法,显示出相比传统方法显著降低训练成本的前景[1] - 该研究首次成功使用进化策略对拥有数十亿参数的大语言模型进行微调,标志着超越传统强化学习方法的一种变革性新方法[3] - 基于进化策略的微调方法通过简化超参数调整和提高鲁棒性,在模型可靠性、适应性和效率方面实现重大飞跃[4] - 自首次发布进化策略微调代码以来,通过使用更快的vLLM推理引擎重构基础设施,代码库已实现10倍的加速[4] 进化策略微调方法的优势 - 该方法不仅比强化学习使用更少的训练数据,还使过程更加准确,提高了AI可产生的工作质量[3] - 使用进化策略能够克服基于强化学习的微调方法的主要局限性,该框架相比最先进的强化学习技术展现出改进的性能,提供了更好的可扩展性、效率和稳定性[4] - 该方法的最终结果有望在提高特定任务的大语言模型训练有效性的同时,显著减少所需的训练数据和相关成本[3] 新获专利与知识产权 - 实验室因AI创新继续获得认可,新获两项美国专利,推进AI决策和数据增强技术,使其美国专利总数达到61项[1][5] - 美国专利第12,424,335号涵盖基于AI的流行病学建模优化决策系统和方法,旨在通过实施现实世界约束来提高预测准确性[6] - 美国专利第12,406,188号描述了进化数据增强和选择的系统与方法,利用基于群体的搜索自动发现和选择最佳数据增强操作,旨在提高模型鲁棒性和性能[6] 实验室领导力与合作 - 实验室由AI先驱Babak Hodjat和Risto Miikkulainen领导,与机构、学术界和技术合作伙伴合作,负责任地开发突破性AI解决方案[9] - 实验室在全球拥有超过120项专利申请(包括已授权和待审申请),擅长将科学创新与商业应用相结合[9] - 实验室的使命是通过决策AI最大化人类潜力,该平台被财富500强公司和非营利组织用于发现超越目标的新方法[8]