Замедление одной линии: почему модели ИИ становятся медленнее
Итак, вы написали эту строку. Вы извлекаете одно число из тензора. Возможно, чтобы проверить его по порогу. Может быть, просто распечатать. Чувствуешь себя свободным, не так ли? Это не так. В скомпилированной модели эта единственная строка делает с вами две совершенно разные вещи. И почти у каждого они моделируются…
- 01.Итак, вы написали эту строку
- 02.Вы извлекаете одно число из тензора
- 03.Возможно, чтобы проверить его по порогу
Материал представлен в формате расширенного аналитического дайджеста.
Читать полную версию в первоисточникеСвязанные материалы
Все материалы →Учитесь у OpenAI, Hugging Face, Эндрю Нг и Янна Лекуна | AI Dev NYC #aidev #shorts
Развивайте свои инженерные навыки в области искусственного интеллекта в AI Dev в Нью-Йорке. Узнайте у Салила Сетхи (OpenAI) о том, как превратить возможности новых моделей в надежные производственные системы, и у Джоэла Никлауса (Hugging Face) о том, как использовать оптимизацию и синтетические данные. Эндрю Нг открывает доклад на тему «Инженерия искусственного интеллекта…
Семинар: Обучение агентов на переднем крае индустрии искусственного интеллекта
Training Agents IRL: четыре доклада и панельная дискуссия об агентах после обучения с открытыми моделями Training Agents IRL — это личное продолжение серии прямых трансляций Training Agents. Спикеры из Microsoft, Mercor, RadixArk и BenchFlow посвящены корпоративному обучению, проектированию среды, масштабированию…
Клуб журналов Hugging Face: Центрирование оценок стабилизирует обучение с подкреплением, не связанное с политикой
Да, суть статьи, как вы, наверное, видели, заключается в том, чтобы определить фундаментальную причину, по которой RL-обучение для студентов LLM становится нестабильным, когда существует несоответствие между механизмом вывода и механизмом обучения, и авторы вроде как разбираются в математике…