KATTA HAJMLI TRANSFORMER TIL MODELLARIDA HISOBLASH RESURSLARINI SAMARALI BOSHQARISH
Ключевые слова:
нейронные языковые модели, вычислительная оптимизация, параллельные вычисления, облегченная настройка, сжатие моделей, эффективность развертыванияАннотация
Вычислительные требования современных трансформерных моделей создают серьезные проблемы при развертывании крупномасштабных нейронных сетей. Данное исследование синтезирует методологии повышения эффективности в дизайне архитектуры, протоколах обучения и стратегиях развертывания.Библиографические ссылки
1. Brown T., Mann B., Ryder N., et al. Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems. 2020; 33:1877-1901.
2. Child R., Gray S., Radford A., Sutskever I. Generating long sequences with sparse transformers. arXiv preprint arXiv:1904.10509. 2019.
3. Ochilov M.A., Juraev F.D., Maxmatqulov G.X., Rahimov A.M. Analysis of important factors in checking the optimality of an indeterminate adjuster in a closed system. Journal of Critical Review. 2020;7(15):1679-1684.
4. Kaplan J., McCandlish S., Henighan T., et al. Scaling laws for neural language models. arXiv preprint arXiv:2001.08361. 2020.
5. Beltagy I., Peters M.E., Cohan A. Longformer: The long-document transformer. arxiv preprint arxiv:2004.05150. 2020.
6. Jo’rayev, F. D. S., & Ochilov, M. A. (2023). Algorithms for multi-factory polynomial modeling of technological processes. Chemical Technology, Control and Management, 2023(1), 59-67.
2. Child R., Gray S., Radford A., Sutskever I. Generating long sequences with sparse transformers. arXiv preprint arXiv:1904.10509. 2019.
3. Ochilov M.A., Juraev F.D., Maxmatqulov G.X., Rahimov A.M. Analysis of important factors in checking the optimality of an indeterminate adjuster in a closed system. Journal of Critical Review. 2020;7(15):1679-1684.
4. Kaplan J., McCandlish S., Henighan T., et al. Scaling laws for neural language models. arXiv preprint arXiv:2001.08361. 2020.
5. Beltagy I., Peters M.E., Cohan A. Longformer: The long-document transformer. arxiv preprint arxiv:2004.05150. 2020.
6. Jo’rayev, F. D. S., & Ochilov, M. A. (2023). Algorithms for multi-factory polynomial modeling of technological processes. Chemical Technology, Control and Management, 2023(1), 59-67.
Загрузки
Опубликован
2026-01-04
Выпуск
Раздел
Articles