O LLMS mostra habilidades diferentes, mas suas demandas de integração definem sérios desafios de alta transmissão. Enquanto pesquisas anteriores mostram que as camadas centradas nas redes neurais profundas podem ser reorganizadas ou removidas sem o funcionamento que tem um grande impacto, esse entendimento não foi dado adequadamente para reduzir o custo da redução de reduções. Dada uma rápida expansão do LLMS, que geralmente contém centenas de bilhões de parâmetros, a adição de energia enganosa é importante para melhorar o custo da latência e reduzir os custos operacionais. As principais solicitações de tráfego que dependem da biblioteca baseada em nuvem podem aumentar os custos mensais, tornando as soluções eficazes realizadas. Além disso, a capacidade de usar esses modelos em recursos oprimidos requer estratégias que economizam trabalho enquanto reduzem a sobrecarga do computador. Apesar dos transformadores modernos entre transformadores modernos e redes profundas, quando a profundidade da camada às vezes pode estar disponível, a pesquisa ainda precisa avaliar essa diminuição na funcionalidade total.
Vários métodos estão disponíveis para melhorar a eficiência do LLMS, incluindo plenitude, construção de preços e similaridade. A dor termina parâmetros indesejados para iniciar a escassez, desenvolver o uso da memória e a velocidade de processamento. Por outro lado, a produção de valor reduz o esclarecimento de um ponto de toforma de ponto, como Int8 ou IT4, melhorar o hardware e a eficiência energética. Além disso, estratégias de análise, como Tensor e The Pipeline, distribuindo responsabilidades em muitas unidades de processamento para acelerar o processo de início enquanto estão ansiosas pela comunicação. A mais recente indicação também testa a transformação de edifícios em um nível de linho, incluindo a integração da camada e a execução de gráficos de integração de direção normal. No entanto, a pesquisa precisa se concentrar nos componentes subsequentes por meio de Tessor Paul, introduzindo a Avenida Automática para melhorar a detecção contínua.
Investigadores da Universidade de Genebra, PFL e Meta Faire aumentam como reduzir as profundezas dos LLMs treinados anteriores, mantendo o desempenho. A mudança de gráficos computacionais permite os correspondentes às camadas em pares, para melhorar as velocidades congeladas em cerca de 1,20 × sem exigir o retorno de volta. Sua abordagem está armazenando 95% a 99% dos bancos de complexidade e conteúdo de leitura (ICL). Além disso, uma boa ordem ajuda a apoiar a perda de desempenho menor. Este método é muito aprimorado adequadamente instalado para a troca de LLMs grandes, indicando que a conversão dos edifícios, como o layout e o re-plano, pode corrigir o desempenho computacional enquanto suporta o modelo.
O estudo avalia a profundidade efetiva do LLMS por meio de mudanças como críticas, consolidação e desacasões. Os resultados mostram uma inclinação de enfraquecimento entre as camadas centrais, permite que certas camadas reorganizem ou merecem uma pequena perda de confusão. A camada de corrida libera a profundidade enquanto armazena operação, destacando a operação, destacando a liberdade de independência. Além disso, a correspondência da camada espalha a integração por toda a GPUs, para melhorar a eficiência do pakalismo do tensor. A mudança de atenção e certificados de encaminhamento para a rede avançada garante o mesmo desempenho. O ajuste padrão é útil para manter a firmeza. Esses achados sugerem que os modelos do transformador podem beneficiar a correspondência para melhorar o desempenho do computador sem exigir uma conversão de estruturas maiores.
Este estudo avalia o layout correspondente em relação à velocidade de medição, precisão da ICL e boa ordem de desempenho. Os testes usam LLAMA2 7B e LLAMA3.2 3B em GPUS duplo A100. A correspondência de uma camada é usada nas partes combinadas, semelhante ao tensoramento em outros lugares. Os resultados indicam que, além de 14 llama2 llama2 llama2 klama3.2 3b precisão, a precisão da ICL está diminuindo. A velocidade promove igualmente, o acesso a 1,38x para aumentar o mesmo que agressivo. Camadas deliciosas na precisão da restauração de dados Redpajama, Desenvolvimento MMLO de 83,6% a 94,4%, mantendo a velocidade, mostrando o funcionamento do layout.
Em conclusão, a lição apresentou a camada do Palnermm (LP), reorganizando a integração dos Warlers na mesma, desenvolvendo velocidade atualizada sem retornar. Usado no llama2 7b Nellama3.2 3b, LP destacou um modelo de 21% e 18%, gerando a velocidade de 1,29x e 1,22x, respectivamente. A boa ordem recebeu 10,8% da precisão perdida, prova sua operação. Essas descobertas desafiam a idéia de que as camadas de transformador devem processar a ordem, sugerindo a seleção da seleção. O LP desenvolve uma funcionalidade LLM bem gerada, para o trabalho futuro examinar o aterramento completo de Areson, para interagir com a quantidade e compreensão profunda da Thoria por independência e computacional.
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