超参数在大型语言模型(LLMs)中的作用是什么?

超参数在大型语言模型(LLMs)中的作用是什么?

Llm通过模型量化、参数共享和激活检查点等技术针对内存使用进行了优化。量化降低了数值计算的精度,例如使用8位整数而不是32位浮点数,这降低了内存要求,而不会显着影响精度。

参数共享涉及跨多个层或任务重用相同的参数,这减少了存储在存储器中的唯一权重的数量。这通常用于变压器架构中以提高效率。激活检查点通过仅存储中间激活的子集并在向后传递期间重新计算它们来节省训练期间的内存,交易计算以减少内存消耗。

内存优化还包括利用特定于硬件的功能,如GPU内存层次结构和利用高效的数据格式。这些方法确保llm可以在不超出硬件限制的情况下处理大规模模型和数据集,从而实现可扩展且经济高效的部署。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
预测性异常检测和反应性异常检测之间有哪些区别?
预测性和反应性异常检测是识别数据中不寻常模式的两种不同方法,各自适用于不同场景。预测性异常检测侧重于在异常发生之前预测其出现。它利用历史数据和机器学习模型来识别模式和趋势,使系统能够根据预测的行为标记潜在问题。例如,如果系统记录了正常的流量
Read Now
经验回放在深度强化学习中的作用是什么?
AlphaGo是由DeepMind开发的人工智能程序,旨在玩棋盘游戏Go。围棋是一个高度复杂的游戏,有许多可能的动作,这使得它对传统的人工智能方法具有挑战性。AlphaGo使用深度神经网络和强化学习的组合来从大量数据中学习并改进其游戏策略。
Read Now
什么是基于图的搜索?
为了保持知识图谱的更新,必须实施一种系统的方法,该方法涉及连续的数据摄取,数据质量维护和定期验证过程。这可以通过计划更新、与实时数据源集成以及监视外部数据集的更改来实现。例如,如果您从多个api收集数据,则可以设置cron作业,定期提取新数
Read Now

AI Assistant