Mise à l'échelle des modèles de langage : efficacité et déploiement

Cette séance de cours traite de la mise à l'échelle des modèles linguistiques, en mettant l'accent sur les considérations nécessaires à la formation et au déploiement efficace de grands modèles. L'instructeur commence par un examen des commentaires des étudiants concernant la structure et le contenu du cours, en répondant aux préoccupations concernant la clarté des concepts mathématiques et la charge de travail des affectations. La séance de cours explore ensuite les avantages des modèles de mise à l'échelle, en soulignant l'importance de la gestion de l'échelle lors de la formation et du déploiement. Les sujets clés incluent les lois de mise à l'échelle, qui aident à déterminer la taille optimale du modèle et des ensembles de données en fonction des budgets de calcul, et l'impact de la taille du modèle sur les performances. L'instructeur souligne la nécessité d'équilibrer la taille du modèle, la taille de l'ensemble de données et les ressources de calcul pour réduire les pertes de test. En outre, la séance de cours couvre l'importance des coûts d'inférence et explore des stratégies de compression de modèle pour améliorer l'efficacité pendant le déploiement. La session se termine par des références à des recherches récentes sur les lois déchelle et leurs implications pour la formation future des modèles et les stratégies de déploiement.