怎样使机器学习训练更便宜，更有效
发布时间：2021-12-20 14:16:19 所属栏目：智能科技 来源：互联网
导读：公司创始人宣称该想法是通过一种组合马赛克(Mosaic)方法来提高机器学习的效率，这些方法可以一起加速和改善培训。核心思路是，由于机器学习模型在云上、数据中心或本地是昂贵的，关键问题在于消除学习过程中的低效。 目前公司已经构建了两个组件，将成为其未
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公司创始人宣称该想法是通过一种组合——“马赛克(Mosaic)“方法来提高机器学习的效率，这些方法可以一起加速和改善培训。核心思路是，由于机器学习模型在云上、数据中心或本地是昂贵的，关键问题在于消除学习过程中的低效。 目前公司已经构建了两个组件，将成为其未来产品的一部分。Composer是一个用于高效机器学习(ML)训练的开源方法库，可以将这些方法组合成“食谱”，从大约20种不同的方法开始，并对它们的性能好处进行严格的基准测试。随着产品的成熟，还会添加其他方法。 这种想法和需求来自人工智能、机器学习和最初创建及测试模型的步骤。传统方法中，人工智能开发人员想出了一些基本可行但效率相当低的方法。深度学习的世界一直在证明，东西可以工作，但不是高效的，但这无关紧要，因为计算(算力)相对便宜。问题是，这只在模型很小的时候是正确的。 一旦模型变得非常大，它的计算方面实际上变得非常昂贵，如今正处于人工智能行业的一个拐点，模型变得非常大，数据集也非常大，所以现在的费用非常大。在GPT-3(延展阅读：DaaS企业级GPT语言建模问世)的训练花费500万美元——这可能只是一个花费500万美元的实验。 （编辑：52刷机网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |