“`html
Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) – передовая область, позволяющая машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Она находит применение в различных областях, таких как перевод языка, суммирование текста, анализ настроений и разработка разговорных агентов.
Вызовы в NLP
Основной вызов в NLP – это огромные вычислительные и энергетические затраты, необходимые для обучения и развертывания больших языковых моделей (LLMs). Их огромный размер делает их дорогими и менее доступными для широкой аудитории. Уменьшение вычислительной нагрузки без ущерба для точности является ключевым аспектом для повсеместной доступности и устойчивости этих мощных инструментов.
Решение вызовов
Различные методы были применены для уменьшения размера и вычислительных требований LLMs. Квантование и обрезка – одни из техник, но они сталкиваются с трудностями в поддержании высокой точности, особенно для сложных задач. Недавние исследования представили новый подход к созданию разреженных версий больших языковых моделей, демонстрируя способность достигать высоких уровней разреженности при сохранении или улучшении точности модели.
Практические результаты
Исследователи представили метод, начинающийся с разреженного предварительного обучения на высококачественных наборах данных, таких как SlimPajama и The Stack. Этот подход включает тонкую настройку с использованием переходного обучения по слоям, обеспечивая высокую точность в различных сложных задачах. Результаты показали способность разреженных моделей достигать до 70% разреженности с полным восстановлением точности для задач тонкой настройки. Использование ускорения обучения на чипах Cerebras CS-3 продемонстрировало эффективность подхода, а комбинация разреженности и квантования привела к значительному увеличению скорости вывода.
Заключение
Это исследование успешно решает вызов уменьшения вычислительных требований LLMs, предлагая инновационные методы разреженного предварительного обучения и развертывания. Этот подход не только улучшает эффективность и доступность моделей NLP, но также заложит основу для будущих разработок в этой области.
Подробнее см. Статью и Модель. Вся заслуга за это исследование принадлежит его исследователям.
Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сабреддиту с более чем 42 тыс. подписчиков.