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
大数据的主要用例有哪些?
“大数据由于能够从大量数据中生成洞察,已经成为各个行业的关键资产。主要的应用场景之一是客户分析,企业在这一领域分析消费者的模式和偏好。例如,零售商可以跟踪购买历史和在线行为,以便量身定制市场营销活动、优化库存并提升购物体验。这种数据驱动的方
Read Now
边缘人工智能是如何用于传感器融合的?
边缘人工智能(Edge AI)用于传感器融合,通过直接在传感器所在的设备上处理数据,而不是将所有信息发送到集中服务器进行分析。这种方法允许将来自多个传感器(如摄像头、激光雷达和加速度计)的数据集成到统一的输出中。通过在本地运行机器学习算法,
Read Now
可解释人工智能方法有哪些类型?
可解释AI (XAI) 中的事后解释方法是用于解释和理解机器学习模型在经过训练后做出的决策的技术。这些方法提供了模型如何在不改变基础模型本身的情况下实现其预测的见解。由于许多先进的模型,特别是深度学习算法,作为具有复杂内部机制的 “黑匣子”
Read Now

AI Assistant