4ビットオプティマイザーを使ってニューラルネットワークのメモリ使用量を減らす新しいアプローチ。
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最先端の科学をわかりやすく解説
4ビットオプティマイザーを使ってニューラルネットワークのメモリ使用量を減らす新しいアプローチ。
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VCASは精度を落とさずにニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させる。
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新しい方法が、パフォーマンスの損失を最小限に抑えつつ、スパース言語モデルのトレーニングを強化する。
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S-STEを紹介します。これは、まばらなニューラルネットワークのトレーニング効率を改善する新しいアプローチです。
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新しい方法でAIの処理を速くするけど、精度は落ちないんだ。
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ReMoEは、動的エキスパート選択によって言語モデルに柔軟性と効率性をもたらす。
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