n-grams是什么,它们在自然语言处理(NLP)中是如何使用的?

n-grams是什么,它们在自然语言处理(NLP)中是如何使用的?

通过优化模型培训,减少资源消耗和采用环保实践,可以使NLP更具可持续性。诸如模型修剪,知识提炼和量化之类的技术可以减少模型的大小和计算要求,而不会显着降低性能。还正在开发稀疏转换器和有效的注意力机制,以更有效地资源处理长序列。

在较小的数据集上迁移学习和微调预训练模型减少了从头开始大量训练的需要。利用联合学习最大限度地减少了数据移动,降低了与集中式培训相关的能源成本。此外,研究人员正在探索低资源的训练方法,例如参数有效的微调和自适应采样。

使用由可再生能源驱动的绿色数据中心可显著降低运行NLP工作负载对环境的影响。透明的能源消耗和碳排放报告有助于提高认识,推动集体努力实现可持续发展。通过将技术创新与环保实践相结合,NLP可以继续前进,同时最大限度地减少其生态足迹。

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
在信息检索中,F1分数是什么?
多语言信息检索 (IR) 涉及搜索以多种语言编写的文档,带来了诸如语言障碍,翻译问题以及对高效跨语言检索的需求等挑战。 一个主要挑战是处理特定于语言的细微差别,例如惯用表达,语法和同义词,这可能会影响检索的准确性。机器翻译可以帮助弥合差距
Read Now
培训在灾难恢复准备中的角色是什么?
培训在灾难恢复准备中起着至关重要的作用,确保个人和团队理解各自的责任,并知道如何在危机情况中有效应对。当开发人员和技术专业人员接受培训时,他们获得了关于现有系统和流程的具体知识。这种准备帮助他们识别需要保护的关键组件,比如数据库、应用程序和
Read Now
知识图谱如何支持机器学习模型?
图形神经网络 (GNN) 是一种机器学习框架,专门用于处理图形结构化数据。在图中,数据被表示为节点 (或顶点) 和边 (节点之间的连接)。Gnn能够通过基于其邻居更新节点表示来从该数据结构内的关系和交互中学习。这意味着gnn不是将数据视为独
Read Now

AI Assistant