Концептуальный обзор методов PEFT, используемых Hugging Face, Google Vertex AI и, в конечном итоге, OpenAI. Большие языковые модели (LLM) довольно большие по названию. Эти модели обычно имеют от 7 до 70 миллиардов параметров. Для полной загрузки модели с 70 миллиардами параметров потребуется 280 ГБ памяти графического процессора! Чтобы обучить эту модель, вам придется обновить миллиарды токенов в миллионах или миллиардах документов. Требуемые вычисления значительны для обновления..

Мысли и теория Почему теория графов круче, чем вы думали Теория графов в машинном обучении и как она изменила правила игры Это первая статья из серии из четырех частей, посвященных теории графов и нейронных сетях на основе графов. Что такое графики? Поговорите с ученым практически в любой дисциплине и задайте ему вопрос - исходя из его дисциплины - «как работает th на практике?» Скорее всего, вы обнаружите, что существуют системы и сети, которые вам нужно рассмотреть,..

Противопоставление контрастных подходов к обучению Подробное описание того, какие задачи компьютерного зрения являются хорошими эталонными тестами, как наборы данных влияют на производительность модели и какой кодировщик является лучшей магистралью общего назначения. Ссылки: Github , Paper В последние годы мы стали свидетелями бурного роста новых методов обучения с самоконтролем в области компьютерного зрения - исследователям удалось обучить нейронные сети, которые очень хорошо..