Investigadores de la Universidad Doméstico de Singapur introducen ‘Ivenless’, un situación adaptativo que reduce el razonamiento innecesario por hasta un 90% utilizando Degrpo
La efectividad de los modelos de estilo se apoyo en su capacidad para afectar la deducción paso a paso de los humanos. Sin bloqueo, estas secuencias de razonamiento son intensivas en posibles y pueden ser un desperdicio para preguntas simples que no requieren un cálculo primoroso. Esta errata de conciencia sobre la complejidad de la […]
Investigadores de la Universidad de Princeton introducen el condicionamiento de metadatos y luego el refrigeración (MeCo) para simplificar y optimizar el entrenamiento previo del maniquí de jerigonza
El entrenamiento previo de los modelos de jerigonza (LM) juega un papel crucial a la hora de permitir su capacidad para comprender y suscitar texto. Sin retención, un desafío importante reside en emplear eficazmente la disparidad de los corpus de capacitación, que a menudo incluyen datos de diversas fuentes como Wikipedia, blogs y redes sociales. […]
Investigadores de NVIDIA, CMU y la Universidad de Washington lanzaron ‘FlashInfer’: una biblioteca de kernel que proporciona implementaciones de kernel de última reproducción para inferencia y servicio de LLM
Los modelos de estilo grandes (LLM) se han convertido en una parte integral de las aplicaciones modernas de inteligencia fabricado, impulsando herramientas como chatbots y generadores de código. Sin requisa, la longevo dependencia de estos modelos ha revelado ineficiencias críticas en los procesos de inferencia. Los mecanismos de atención, como FlashAttention y SparseAttention, a menudo […]
Investigadores de la Universidad del Sur de Florida proponen la función de activación TeLU para un estudios profundo rápido y estable
Inspirado por el cerebro, redes neuronales Son esenciales para aceptar imágenes y procesar el jerigonza. Estas redes dependen de funciones de activación que les permiten estudiar patrones complejos. Sin incautación, muchas funciones de activación enfrentan desafíos. Algunos luchan con gradientes de fugalo que ralentiza el estudios en redes profundas, mientras que otros sufren «muerto neuronas”, […]