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
SSL如何有助于更高效地利用计算资源?
SSL(安全套接字层)是一种协议,旨在通过计算机网络促进安全通信。SSL 通过减少网络上传输的数据量,为更有效的计算资源使用做出了贡献。SSL 在客户端和服务器之间建立安全链接,帮助减少数据包大小,提高响应时间。当数据包较小时,带宽和处理能
Read Now
PaaS如何支持开发者之间的协作?
“平台即服务(PaaS)通过提供一个共享环境,显著增强了开发者之间的协作,使团队成员能够无缝合作。PaaS 通常包括支持编码、测试和部署的工具和服务,采用统一界面,使开发者更容易共享应用程序和资源。例如,多个团队成员可以访问一个中央代码库,
Read Now
什么是个性化内容推荐?
BERT (来自变压器的双向编码器表示) 和GPT (生成式预训练变压器) 都是基于变压器的模型,但在体系结构,培训目标和应用方面有所不同。BERT设计用于双向上下文理解,通过考虑前面和后面的单词来处理文本。这使得它对于需要深入理解的任务非
Read Now

AI Assistant