Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

❗️Как обучать языковые модели эффективнее: новое исследование от Harvard, Stanford, MIT и CMU

Свежая статья посвящена исследованию масштабируемости точности вычислений в контексте обучения и использования языковых моделей.

Обнаружен парадокс, чем дольше обучается модель, тем хуже она реагирует на снижение точности после обучения (квантизацию).

Предложен математический аппарат, позволяющий:
- Предсказать деградацию модели при снижении точности
- Найти оптимальный баланс между размером модели, объёмом данных и точностью вычислений
- Спланировать эффективное обучение с учётом будущего использования модели

Результаты подтверждены масштабными экспериментами:
- Более 465 циклов предварительного обучения
- Модели до 1.7B параметров
- Датасеты до 26B токенов

Практическое применение:
- Для инференса: важно учитывать, как долго обучалась модель перед снижением точности
- Для обучения: можно значительно снизить требования к памяти и вычислениям, правильно выбрав точность
- Для планирования: появилась возможность точнее оценивать необходимые ресурсы

❗️Почему это важно?
1. Для бизнеса: потенциальное снижение затрат на обучение и эксплуатацию моделей
2. Для разработчиков: четкие ориентиры при выборе параметров обучения
3. Для исследователей: новый фреймворк для понимания масштабирования моделей

8👍8❤5🔥1

www.group-telegram.com/hk/blockchainRF.com/10848

2.19K viewsNov 13, 2024 at 13:44

❗️Как обучать языковые модели эффективнее: новое исследование от Harvard, Stanford, MIT и CMU

Свежая статья посвящена исследованию масштабируемости точности вычислений в контексте обучения и использования языковых моделей.

Обнаружен парадокс, чем дольше обучается модель, тем хуже она реагирует на снижение точности после обучения (квантизацию).

Предложен математический аппарат, позволяющий:
- Предсказать деградацию модели при снижении точности
- Найти оптимальный баланс между размером модели, объёмом данных и точностью вычислений
- Спланировать эффективное обучение с учётом будущего использования модели

Результаты подтверждены масштабными экспериментами:
- Более 465 циклов предварительного обучения
- Модели до 1.7B параметров
- Датасеты до 26B токенов

Практическое применение:
- Для инференса: важно учитывать, как долго обучалась модель перед снижением точности
- Для обучения: можно значительно снизить требования к памяти и вычислениям, правильно выбрав точность
- Для планирования: появилась возможность точнее оценивать необходимые ресурсы

❗️Почему это важно?
1. Для бизнеса: потенциальное снижение затрат на обучение и эксплуатацию моделей
2. Для разработчиков: четкие ориентиры при выборе параметров обучения
3. Для исследователей: новый фреймворк для понимания масштабирования моделей

BY Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире