为什么预训练对大型语言模型(LLMs)很重要?

为什么预训练对大型语言模型(LLMs)很重要?

一些创新正在提高LLM效率,专注于减少计算和内存需求,同时保持性能。诸如专家混合 (MoE) 之类的稀疏技术使模型能够针对每个输入仅激活其参数的子集,从而大大减少了资源使用。同样,修剪删除了不太重要的参数,简化了模型操作。

量化降低了数值精度,使用8位整数而不是32位浮点数之类的格式,从而降低了内存使用量并加快了计算速度。知识蒸馏训练较小的 “学生” 模型,以复制较大的 “教师” 模型的行为,从而以更少的资源实现可比的性能。

变压器架构的进步,例如有效的注意力机制和混合模型,进一步优化了llm。像DeepSpeed和Hugging Face Accelerate这样的框架促进了分布式和可扩展的训练,从而最大限度地提高了硬件利用率。这些创新确保llm在从边缘部署到企业级解决方案的各种应用中保持可访问性和高效性。

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
深度学习中的激活函数是什么?
激活函数是确定神经网络节点或神经元输出的数学方程。它们在模型中引入非线性方面扮演着至关重要的角色,使模型能够学习复杂模式并根据输入数据做出决策。没有激活函数,神经网络将表现得像一个线性模型,无法捕捉数据中的复杂关系。本质上,激活函数根据接收
Read Now
什么是SaaS生命周期价值(LTV)?
“SaaS 客户终身价值(LTV)是一个关键指标,用于估算公司在与客户的整个关系中能够产生的总收入。在软件即服务(SaaS)商业模型中,客户通常按月或按年支付订阅费。了解 LTV 有助于企业评估获取和留住客户的长期盈利能力。较高的 LTV
Read Now
分区如何影响数据移动性能?
“分区在数据移动性能上具有显著影响,因为它减少了在查询和操作过程中需要处理或传输的数据量。当数据被分区时,它根据特定标准(如值范围、哈希值或列表)被划分为更小、更易于管理的部分。这意味着在执行查询时,系统可以仅针对相关的分区,而不是扫描整个
Read Now