投机抽样 – 直观且详尽解释
时尚抢先体验 - 直观详尽解析 (Shíshàng qiǎngxiān tǐyàn - Zhíguān xiángjìn jiěxī)
机器学习 | 自然语言处理 | 数据科学
探索3倍加速语言模型的降低策略

本文将讨论“推测采样”策略,该策略使文本生成更快、更经济实惠,同时不降低性能。

首先,我们将讨论一个令现代语言模型变慢的重要问题,然后我们将直观地了解推测采样是如何优雅地加速它们的,并在Python中从头开始实现推测采样。
这对谁有用?对自然语言处理(NLP)或前沿的AI进展感兴趣的任何人。
本文的高级程度如何?本文中的概念对于机器学习爱好者来说是易懂的,并且足以引起有经验的数据科学家的兴趣。文章末尾的代码可能对开发人员有用。
先决条件:对于Transformer、OpenAI的GPT模型或两者都有一个初步了解可能会有帮助。如果你发现自己感到困惑,可以参考以下任一文章:
GPT — 直观而全面的解释
探索OpenAI生成式预训练变压器的架构。
towardsdatascience.com
Transformers — 直观而全面的解释
探索现代机器学习的新浪潮:逐步剖析变压器
towardsdatascience.com
语言模型变得越来越庞大
过去四年,OpenAI的GPT模型从2018年的1.17亿参数增长到预计2023年的约1.8万亿参数。这种快速增长主要归因于在语言建模中,越大越好的事实。