如今◈ღ★◈，许多工程团队都面临着一个共同问题——模型规模过大◈ღ★◈。这个问题表现形式多样◈ღ★◈，但挑战的根源往往相似尊龙凯时 - 人生就是搏!◈ღ★◈。

　　项目正在遭遇内存限制苍穹之上txt◈ღ★◈。随着参数规模达到数十亿甚至数万亿级别尊龙凯时 - 人生就是搏!◈ღ★◈，数据中心必须跟上发展步伐◈ღ★◈。利益相关者需要关注供应商服务的阈值限制◈ღ★◈。成本通常也是一个重要问题◈ღ★◈。

　　可以设计损失算法来压缩模型◈ღ★◈，甚至可以运行压缩模型与完整模型的对比◈ღ★◈；压缩方法在专用神经网络功能方面节省了大量空间◈ღ★◈。

　　最近◈ღ★◈，多项研究在大语言模型的无训练和无数据压缩（剪枝和量化）方面取得了显著成功尊龙凯时 - 人生就是搏!◈ღ★◈，实现了50-60%的稀疏性◈ღ★◈，将每个权重的位宽降至3或4位◈ღ★◈，相比未压缩基线的困惑度退化可忽略不计◈ღ★◈。

　　考虑一个所有注意力区域都以相同方式工作的模型苍穹之上txt◈ღ★◈。但也许某些输入区域基本上是空白空间◈ღ★◈，而其余部分复杂且相关◈ღ★◈。模型的覆盖应该是同质化的还是一刀切的？在高注意力和低注意力区域上花费相同的计算量◈ღ★◈。

　　在这一努力中◈ღ★◈，硬件也在不断进步苍穹之上txt◈ღ★◈。更专业的GPU和多核处理器在这种差异化方面具有优势◈ღ★◈，因此需要关注制造商在推出全新GPU设备类别方面的所有举措◈ღ★◈。

　　如果是在序列上运行的典型大语言系统◈ღ★◈，该序列的长度至关重要◈ღ★◈。上下文意味着更多特定类型的功能尊龙凯时 - 人生就是搏!◈ღ★◈，但也需要更多资源◈ღ★◈。

　　通过改变上下文苍穹之上txt◈ღ★◈，可以改变系统的需求量◈ღ★◈。以下是上述提示压缩资源的内容◈ღ★◈：

　　虽然更长的提示具有相当大的潜力苍穹之上txt◈ღ★◈，但它们也带来了一系列问题◈ღ★◈，如需要超过聊天窗口的最大限制◈ღ★◈、保持上下文信息的能力降低◈ღ★◈，以及API成本的增加◈ღ★◈，包括金钱成本和计算资源成本◈ღ★◈。

　　目前还有两个重要趋势◈ღ★◈：一是强推理系统的出现◈ღ★◈，机器基于过往经验随时间学习行为◈ღ★◈；二是动态系统苍穹之上txt◈ღ★◈，其中输入权重和其他一切都随时间变化◈ღ★◈，而非保持不变◈ღ★◈。

　　还有扩散模型尊龙凯时 - 人生就是搏!◈ღ★◈，通过添加噪声◈ღ★◈、分析并去除噪声来产生新的生成结果苍穹之上txt◈ღ★◈。我们在上周关于追求AI最佳方式的文章中讨论了这一点◈ღ★◈。

　　最后但同样重要的是◈ღ★◈，我们可以评估数字孪生等传统系统◈ღ★◈。孪生技术在精确仿真方面表现出色◈ღ★◈，但需要大量资源——如果有更好的方法◈ღ★◈，可能会节省大量计算资源◈ღ★◈。

　　这些只是我们一直在关注的部分解决方案◈ღ★◈，它们与边缘计算理念相辅相成◈ღ★◈，即在网络边缘的终端设备上进行更多处理◈ღ★◈。微控制器和小型组件可以成为处理数据的新方式◈ღ★◈，无需通过云端发送到某个集中位置◈ღ★◈。凯时◈ღ★◈！尊时凯龙·(中国区)人生就是搏!◈ღ★◈。人生就是博官方网站◈ღ★◈。人生就是博(中国区)集团官方网站◈ღ★◈。