О чём рассказывается в презентации:
Презентация посвящена архитектуре GLaM, которая использует подход Mixture-of-Experts для эффективного масштабирования языковых моделей. В ней рассматриваются преимущества разреженной активации, позволяющей существенно увеличить количество параметров модели при снижении вычислительных затрат. Также обсуждаются ограничения плотных моделей и возможности GLaM в контексте энергозатрат и производительности.
Оглавление
GLaM: Эффективное масштабирование языковых моделей с Mixture-of-Experts
GLaM переопределяет эффективность масштабирования LLM через разреженные вычисления
Архитектура плотных моделей ограничивает пределы масштабирования
Принципы Mixture-of-Experts: Gating и экспертные слои
Спарсити как инструмент разделения емкости и вычислений
GLaM демонстрирует превосходство над моделями типа GPT-3
Энергоэффективность обучения: сравнение с плотными моделями
Специализация параметров: паттерны вместо доменных знаний
Масштабируемость как ключевой вектор развития ИИ
Технические вызовы и преимущества реализации GLaM
Успешная генерализация архитектуры GLaM
Сравнение метрик эффективности GLaM и dense-моделей
Резюме: эффективность через архитектурные инновации
Перспективы роста и оптимизации разреженных моделей
Ключевые выводы
Спасибо за внимание
