Que signifie "Pré-entraînement Épars"?
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La pré-formation sparse, c'est une méthode pour rendre l'entraînement des gros modèles de langage plus efficace. Au lieu d'utiliser tous les poids d'un modèle pendant la phase de formation initiale, on en utilise seulement une partie. Ça permet au modèle de réduire le boulot de calcul nécessaire, rendant le processus d'entraînement plus rapide et moins cher.
Comment ça marche
Dans la pré-formation sparse, on configure un modèle pour que beaucoup de poids soient désactivés ou non utilisés au début. Ça peut faire que environ 75 % des poids soient inactifs. Après cette phase initiale, le modèle passe à une autre étape appelée fine-tuning dense, où les poids précédemment inactifs peuvent apprendre et s'adapter. Cette approche en deux étapes aide à maintenir la performance du modèle tout en diminuant les ressources nécessaires pour l'entraînement.
Avantages
Utiliser la pré-formation sparse peut entraîner d'importantes économies en coûts et en vitesse d'entraînement. Avec moins de demandes de calcul, les modèles peuvent quand même obtenir de bons résultats sur des tâches spécifiques, même s'ils sont plus petits par rapport aux modèles traditionnels. Cette méthode permet aux chercheurs et développeurs de créer des modèles de langage efficaces qui sont plus faciles à gérer et à faire tourner.