آموزش کارآمد ترانسفورمرها

آموزش کارآمد مدل‌های ترانسفورمر به دلیل ماهیت محاسباتی و حافظه فشرده آن‌ها به یک حوزه حیاتی تحقیقاتی تبدیل شده است، به‌ویژه که اندازه مدل‌ها همچنان در حوزه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری رشد می‌کنند. در زیر ترکیبی از بینش‌های کلیدی از مقالات نظرسنجی ارائه شده است:

 

ترانسفورمرهای کارآمد

این مقاله توسط یی تای و همکاران. (2020، به روز رسانی 2022) یک بررسی سیستماتیک از معماری ترانسفورمر بهینه‌سازی شده برای کارایی محاسباتی و حافظه ارائه می‌دهد. در زیر یک ترکیب ساختاریافته از بینش‌های کلیدی از نظرسنجی و آثار مرتبط آورده شده است:

 1. چالش کارایی در ترانسفورمرها

مدل‌های ترانسفورمر استاندارد از پیچیدگی درجه دوم در توجه به خود رنج می‌برند O(n²) برای طول دنباله n، که آنها را برای دنباله‌های طولانی غیرعملی می‌سازد. این نظرسنجی بر روی مدل‌های X-Ferer متمرکز است که این تنگنا را از طریق نوآوری‌های معماری، به چهار رویکرد اصلی دسته‌بندی می‌کند:

 

استفاده از قدرت LLM در عمل

این نظرسنجی جامع کاربردهای عملی، چالش‌ها و مسیرهای آینده مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را با تمرکز بر ChatGPT و مدل‌های مرتبط بررسی می‌کند. در زیر ترکیبی از بینش‌های کلیدی از منابع ارائه شده است: