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Programas de IA e Engenharia›🏕️ AI Canopy›Aulas›Leis de escala e treinamento em larga escala - Por que modelos maiores ficam mais inteligentes
📈
AI Canopy • Avançado⏱️ 18 min de leitura

Leis de escala e treinamento em larga escala - Por que modelos maiores ficam mais inteligentes

Prévia pública da lição

Explore as leis empíricas de escala que regem o desempenho dos modelos, as estratégias de treinamento computacionalmente ótimas e a engenharia de sistemas distribuídos por trás do treinamento de modelos de fronteira.

Programa
AI Canopy
Nível
Avançado
Tempo de leitura
18 min de leitura

Objetivos de aprendizagem

Ao final desta lição, você vai entender:

  • ✓Leis de escala de Kaplan
  • ✓Chinchilla e treinamento computacionalmente ótimo
  • ✓Por que a contagem de parâmetros não é tudo
  • ✓Estratégias de treinamento distribuído
  • ✓Precisão mista e acumulação de gradientes

Resumo da lição

  1. Leis de escala de Kaplan
  2. Chinchilla e treinamento computacionalmente ótimo
  3. Por que a contagem de parâmetros não é tudo
  4. Estratégias de treinamento distribuído
  5. Precisão mista e acumulação de gradientes
  • DeepSpeed e FSDP
  • Habilidades emergentes e retornos decrescentes
  • 📚 Leitura adicional
  • Prévia introdutória

    A revolução moderna da IA não é apenas uma história de algoritmos - é uma história de engenharia e escala . Pesquisadores descobriram que o desempenho dos modelos segue leis de potência previsíveis em relação a parâmetros, dados e computação, e explorar essas leis exigiu inventar paradigmas de treinamento distribuído totalmente novos.

    Continue Leis de escala e treinamento em larga escala - Por que modelos maiores ficam mais inteligentes com Pro

    Leis de escala e treinamento em larga escala - Por que modelos maiores ficam mais inteligentes faz parte de AI Canopy

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