Telegram Group & Telegram Channel
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.

Статья



group-telegram.com/abstractDL/139
Create:
Last Update:

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.

Статья

BY AbstractDL




Share with your friend now:
group-telegram.com/abstractDL/139

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. "Markets were cheering this economic recovery and return to strong economic growth, but the cheers will turn to tears if the inflation outbreak pushes businesses and consumers to the brink of recession," he added. "He has kind of an old-school cyber-libertarian world view where technology is there to set you free," Maréchal said. And indeed, volatility has been a hallmark of the market environment so far in 2022, with the S&P 500 still down more than 10% for the year-to-date after first sliding into a correction last month. The CBOE Volatility Index, or VIX, has held at a lofty level of more than 30.
from pl


Telegram AbstractDL
FROM American