Chinchilla: оптимальная языковая модель (by DeepMind)
Оказывается(!) бывает полезно не только масштабировать языковые модели, но и увеличивать количество обучающих данных (или хотя бы количество эпох).
Исследователи из DeepMind даже выявили примерный закон, как именно должны быть связаны размеры модели и число токенов в обучающем датасете при фиксированном количестве доступных гпу-часов для получения лучшей по перформансу модели (см. картинку). Если коротко, model_size x2 -> dataset_size x2.
Судя по всему, существующие большие модели — слишком большие (для имеющихся обучающих данных). Чтобы исправить эту несправедливость, авторы представили оптимальную модель — Chinchilla, которая в 4 раза меньше чем Gopher, но обучалась в 5 раз дольше (тот же датасет, больше эпох). Получившаяся модель, несмотря на свой размер, обходит Gopher почти на всех бенчмарках.
Chinchilla: оптимальная языковая модель (by DeepMind)
Оказывается(!) бывает полезно не только масштабировать языковые модели, но и увеличивать количество обучающих данных (или хотя бы количество эпох).
Исследователи из DeepMind даже выявили примерный закон, как именно должны быть связаны размеры модели и число токенов в обучающем датасете при фиксированном количестве доступных гпу-часов для получения лучшей по перформансу модели (см. картинку). Если коротко, model_size x2 -> dataset_size x2.
Судя по всему, существующие большие модели — слишком большие (для имеющихся обучающих данных). Чтобы исправить эту несправедливость, авторы представили оптимальную модель — Chinchilla, которая в 4 раза меньше чем Gopher, но обучалась в 5 раз дольше (тот же датасет, больше эпох). Получившаяся модель, несмотря на свой размер, обходит Gopher почти на всех бенчмарках.
Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise. Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.” The Russian invasion of Ukraine has been a driving force in markets for the past few weeks. So, uh, whenever I hear about Telegram, it’s always in relation to something bad. What gives?
from br
