摘要:
过去几年,大语言模型 (LLM) 的进程主要由训练时计算缩放主导。尽管这种范式已被证明非常有效,但预训练更大模型所需的资源变得异常昂贵,数十亿美元的集群已经出现。这一趋势引发了人们对其互补方法的浓厚兴趣, 即推理时计算缩放。推理时计算缩放无需日趋庞大的预训练预算,而是采用动态推理策略,让模型能够对难 阅读全文
过去几年,大语言模型 (LLM) 的进程主要由训练时计算缩放主导。尽管这种范式已被证明非常有效,但预训练更大模型所需的资源变得异常昂贵,数十亿美元的集群已经出现。这一趋势引发了人们对其互补方法的浓厚兴趣, 即推理时计算缩放。推理时计算缩放无需日趋庞大的预训练预算,而是采用动态推理策略,让模型能够对难 阅读全文
posted @ 2025-01-02 17:23
HuggingFace
阅读(401)
评论(0)
推荐(1)

浙公网安备 33010602011771号