Вместе с коллегами из Сколтеха мы разработали новый метод сжатия языковых моделей |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-10-15 15:52 Вместе с коллегами из Сколтеха мы разработали новый метод сжатия языковых моделей. В чем суть — сейчас расскажем. Метод позволяет сжимать слои нейросетевых языковых моделей типа Трансформер, таких как BERT или GPT, за счет более эффективного представления полносвязных слоев. Таким образом можно серьезно экономить на вычислительных ресурсах. Научные статьи о результатах наших экспериментов приняли к публикации на конференциях AIST https://aistconf.org/ в Ереване и PACLIC https://paclic2023.github.io/ в Гонконге. Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|