Apprendimento automatico | Elaborazione del linguaggio naturale | Scienza dei dati
Esplorando la strategia drop-in che sta accelerando i modelli linguistici di 3 volte
In questo articolo discuteremo del “Campionamento speculativo”, una strategia che rende la generazione del testo più veloce e più conveniente senza compromettere le prestazioni.
Per prima cosa discuteremo un grosso problema che sta rallentando i modelli linguistici moderni, poi svilupperemo una comprensione intuitiva di come il campionamento speculativo li accelera elegantemente, quindi implementeremo il campionamento speculativo da zero in Python.
A chi è utile? Chiunque sia interessato all’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) o ai progressi all’avanguardia dell’intelligenza artificiale.
Quanto è avanzato questo post? I concetti contenuti in questo articolo sono accessibili agli appassionati di machine learning e sono sufficientemente all’avanguardia da interessare data scientist esperti. Il codice alla fine può essere utile agli sviluppatori.
Prerequisiti: Potrebbe essere utile avere una conoscenza superficiale di Transformers, dei modelli GPT di OpenAI o di entrambi. Se ti trovi confuso, puoi fare riferimento a uno di questi articoli:
Negli ultimi quattro anni i modelli GPT di OpenAI sono cresciuti da 117 milioni di parametri nel 2018 a circa 1,8 trilioni di parametri nel 2023. Questa rapida crescita può essere in gran parte attribuita al fatto che, nella modellazione linguistica, più grande è meglio è.
Fonte: towardsdatascience.com
