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第137章方案顺利通过验证
“老婆,你先带着女儿玩一会儿,我去书房处理点儿工作,就一会儿!”
思路涌来,郝成回到家不工作的承诺又要食言了。
“十点!”
宁荟能怎么样呢,还不是得由着他。
“用不了,最多一个小时!”
郝成伸出一根手指指着灯:“我保证!”
“德性!”
宁荟笑骂了一句,心里也是感叹:忙点就忙点吧,至少比起去年,这看起来开朗了许多。
……
今天确实不费什么脑筋,因为相关的知识早就在从前整理过了,只是当初没有重视。
来到书房,稍微翻一下之前记录下来的东西,郝成的思如泉涌,一下子就全都冒了出来。
如果说模型的训练提升是在做加法,让模型变得更大更强,那裁切、量化、蒸馏就是在做减法。
很多人可能会有疑问,做减法,那不是让模型变得更弱了吗?
理论确实是这样,但有时候,弱不弱的其实不是特别重要,只要使对了劲儿,一样能造的嗷嗷叫,发挥很大的作用。
比如,有些神经元节点的权重非常小,对模型加载信息的影响微乎其微,切掉它们,精度不会降太多,但却能大大的减少资源消耗。
还有,像小沙这样全量全知全能的模型,其部署和每一次的相应运算推理,都需要消耗较大的算力资源。
但事实上,每一次都是确有必要的吗?
显然并不是!
就拿小沙现在应用最广的软件开发能力来说,它就只需要精准需求的理解以及代码编写能力就够了,至于慢慢在增强的情感映射、主观判断等能力映射这些,那就完全没有必要!
不仅消耗了更多的算力,还拖慢了相应速度。
而且即便是需要的部分,也可以分层去处置:
还是拿软件开发能力来说,最粗略的,那就可以分为两部分:一部分是需求理解,另一部分是根据需求去做开发。
而这第二部分,那就只需要一个“软件开发”
的行业模型就够了。
所以,先在输入端就将用户需求分解,然后将小沙按需裁切为软件开发、法律服务、安全服务等小模型,根据分解的需求去调用其中一个,或者几个。
就比如之前被视为经典案例的小沙第一次庭审,那次的应对也不过是需要三个基础能力:语义理解、法律服务、软件开发能力。
只有极少数的情况,才需要去动用小沙的全量模型。
即便需要全量模型,全程调用全量模型,和只在有需要的步骤去调用全量模型,消耗的资源也是大相径庭的,但结果可能是一模一样。
……
“训练提升难住我了,裁切蒸馏还不是手拿把掐!”
深夜课堂学了这么久,郝成还是有几把刷子的,微意识体的模型训练力有未逮,但压缩郝成还是有办法的。
更何况,郝成还有小沙这个绝佳的辅助工具。
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