Спекулятивная выборка — интуитивно и исчерпывающе объясняется

Таинственная магия выбора – интуитивная и исчерпывающая

Машинное обучение | Обработка естественного языка | Data Science

Исследование стратегии, которая ускоряет модели языка в 3 раза

“Speculators” by Daniel Warfield using MidJourney and Affinity Design 2. Все изображения автора, если не указано иное.

В этой статье мы обсудим “спекулятивную выборку”, стратегию, которая делает генерацию текста более быстрой и доступной, не ухудшая при этом производительность.

Эмпирические результаты использования спекулятивной выборки на различных задачах генерации текста. Обратите внимание, что во всех случаях время генерации значительно быстрее. Источник

Сначала мы обсудим основную проблему, замедляющую современные модели языка, затем мы разработаем интуитивное понимание того, как спекулятивная выборка изящно ускоряет их, а затем мы реализуем спекулятивную выборку с нуля на языке Python.

Кому это полезно? Любому, кто интересуется обработкой естественного языка (NLP) или передовыми достижениями искусственного интеллекта.

Насколько сложный этот пост? Концепции в этой статье доступны энтузиастам машинного обучения и достаточно современны, чтобы заинтересовать опытных специалистов по обработке данных. Код в конце может быть полезен разработчикам.

Предварительные требования: Может быть полезно иметь поверхностное понимание трансформаторов, моделей GPT от OpenAI или обоих. Если вы ощущаете путаницу, вы можете обратиться к любой из этих статей:

GPT — Интуитивно и подробно объяснено

Исследование архитектуры Генеративных Предварительно Обученных Трансформеров от OpenAI.

towardsdatascience.com

Трансформеры — Интуитивно и подробно объяснено

Исследование современной волны машинного обучения: пошаговая демонстрация трансформера

towardsdatascience.com

Языковые модели становятся слишком большими

За последние четыре года модели GPT от OpenAI выросли от 117 миллионов параметров в 2018 году до оценочных 1,8 трлн параметров в 2023 году. Быстрый рост в основном объясняется тем, что в языковом моделировании “больше – лучше”.