Преподавание – это трудно как обучать маленьких моделей и превосходить крупные аналоги

Преподавание - это сложно как обучать маленьких моделей и преумножать масштабы

|МОДЕЛЬ УПРОЩЕНИЯ|ИИ|БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ|

Упрощение знаний большой модели сложно, но новый метод показывает невероятные результаты

Фото от JESHOOTS.COM на Unsplash

Большие языковые модели (LLM) и обучение на небольшом числе примеров показали, что мы можем использовать эти модели для невидимых задач. Однако это имеет определенную стоимость: огромное количество параметров. Это означает, что вам также понадобится специализированная инфраструктура и ограничение использования передовых LLM только несколькими компаниями и научными исследовательскими группами.

  • Реально ли нам нужна уникальная модель для каждой задачи?
  • Возможно ли создать специализированные модели, которые могут заменить их для конкретных приложений?
  • Как мы можем иметь небольшую модель, которая конкурирует с гигантскими LLM для конкретных приложений? Нам обязательно нужно много данных?

В этой статье я дам ответы на эти вопросы.

“Образование – ключ к успеху в жизни, и учителя оказывают неизгладимое влияние на жизнь своих учеников.” – Соломон Ортис

Соревнование с чемпионом!

Фото от Fauzan Saari на Unsplash

Искусство преподавания – это искусство помощи в открытии. – Марк Ван Дорен

Большие языковые модели (LLM) показали революционные возможности. Например, исследователи были удивлены ускользающим поведением, таким как обучение в контексте. Это привело к увеличению масштаба моделей, с поиском все более новых возможностей за пределами определенного числа параметров.

Всё, что вам нужно знать об обучении в контексте

Что это и как это работает, что делает большие языковые модели такими мощными

towardsdatascience.com