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
增强和正则化有什么区别?
“数据增强和正则化都是用于提高机器学习模型性能的技术,但它们服务的目的不同,操作方式也各异。数据增强是指通过人工扩展训练数据集以增强模型对新数据的泛化能力的方法。这在图像分类等场景下尤其有用,您可以对现有图像应用旋转、翻转或颜色调整等技术。
Read Now
SaaS的常见使用案例有哪些?
"SaaS,或称为软件即服务,由于其灵活性、成本效益和易于部署,广泛应用于各个领域。常见的使用案例包括客户关系管理(CRM)、人力资源管理和协作工具。这些应用程序通常通过网页浏览器访问,使用户能够随时随地工作,而无需大量的硬件或软件安装。通
Read Now
多智能体系统是如何利用分布式控制的?
多智能体系统(MAS)通过允许自主智能体相互合作和协调来实现复杂任务,从而利用分布式控制。每个智能体独立运作,根据局部信息以及与其他智能体的通信做出自己的决策。这种去中心化的方法使系统更具鲁棒性和灵活性,因为没有单一的故障点。相较于由中央控
Read Now