像Word2Vec和GloVe这样的嵌入是如何工作的?

像Word2Vec和GloVe这样的嵌入是如何工作的?

扩展llm的进步侧重于提高效率、性能和可访问性。像稀疏性 (例如,专家的混合) 这样的技术通过仅激活每个输入的模型的子集来实现缩放,从而降低了计算成本。并行策略 (如流水线和张量并行) 允许模型跨越多个gpu或tpu,从而能够训练更大的架构。

硬件的改进,如NVIDIA的A100 gpu和Google的tpu,为大规模训练提供了更高的内存和计算能力。像DeepSpeed和megatron-lm这样的优化框架通过自动化并行性和内存管理来简化扩展。此外,模型压缩方面的创新,如修剪和量化,使得部署大规模模型的缩小版本成为可能,而不会造成显著的性能损失。

另一个前沿是对缩放定律的研究,该定律分析模型大小,数据集质量和计算资源之间的权衡。这些见解指导了为各种应用量身定制的更大,更高效的llm的开发。扩大规模的努力也越来越侧重于通过更有效的培训方法和能源使用来减少对环境的影响。

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
云服务提供商如何优化资源分配?
云服务提供商通过使用一系列技术来优化资源分配,从而确保硬件和软件资源的高效利用。他们采用虚拟化技术,使得多个虚拟机(VM)可以在单个物理服务器上运行。这种方式通过允许不同工作负载共享硬件,从而提高资源利用率,减少空闲时间。例如,当一个虚拟机
Read Now
图像搜索常用的有哪些数据集?
“用于图像搜索的常见数据集通常包括大量带标签的图像集合,这些图像允许模型学习视觉模式并改善搜索质量。一些最著名的数据集包括ImageNet、COCO(上下文中的常见物体)和Flickr30k。这些数据集提供了跨不同类别的各种图像,适合训练模
Read Now
多面搜索的角色是什么?
“分面搜索是一种搜索技术,允许用户根据各种属性或类别过滤和细化搜索结果。它通过提供一系列与所搜索项目特定特征相对应的过滤器——称为分面——来缩小大量结果集。例如,在电子商务平台中,分面可能包括价格范围、品牌、尺码和颜色等类别,使用户能更有效
Read Now

AI Assistant