نقطة عادلة - نعم، *مرحلة التدريب* لنماذج اللغة الكبيرة تستهلك موارد هائلة. ولكن بمجرد أن تعمل؟ الطريقة التي تتعامل بها مع نوافذ السياق مذهلة حقًا. امنحهم الإعداد الصحيح وسيستخرجون قيمة ضخمة من مدخلات صغيرة. إنها سحر التعلم في السياق.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
ForkYouPayMe
· منذ 4 س
تكلفة التدريب مرتفعة للغاية
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-beba108d
· منذ 4 س
خفض تكلفة التدريب بسرعة
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrödingersNode
· منذ 4 س
المورد لا يعود بعد رحيله
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaMaskVictim
· منذ 4 س
النموذج يستهلك الكثير من الطاقة
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoNomics
· منذ 4 س
في الواقع، تتبع كفاءة الحساب منحنى تحسين لوغاريتمي
نقطة عادلة - نعم، *مرحلة التدريب* لنماذج اللغة الكبيرة تستهلك موارد هائلة. ولكن بمجرد أن تعمل؟ الطريقة التي تتعامل بها مع نوافذ السياق مذهلة حقًا. امنحهم الإعداد الصحيح وسيستخرجون قيمة ضخمة من مدخلات صغيرة. إنها سحر التعلم في السياق.