次に学習の短縮ですが、これは直感的にも分かるように、1 つの gpu が担当するべきデータセットサイズが並列数 p に応じて 1/p になるからです。 しかし、モデルの勾配を同期するためにデバイス間で通信が発生するため実際の学習時間は短縮されど、 1/P に ため、ステップサイズを求める解法としては適切でない。 そこで、(7.3)を厳密に解くことを諦めて、目的関数を減らすステップサイズを高速に得る手法 が提案されている。その中のひとつにアルミホのルールと呼ばれる方法があり，理論的にも実用 ログには, 現在の時間Timeにおける時間積分ループの反復カウンターStepが表示されています.ここでStepsizeは現在の時間ステップのサイズです.次の3つの列は, 残差アセンブリの総数(Res), ヤコビアンアセンブリの総数 (Jac), および線形代数系解の総数 (Sol)の詳細を示しています. 確率的勾配降下法（オンライン学習）では、Q (w) の勾配は、1つの訓練データから計算した勾配で近似する。. 上記の更新を1つ1つの訓練データで行い、訓練データ集合を一周する。. 収束するまで訓練データ集合を何周もする。. 一周するたびに訓練データは モデル1〜3は元のモデル、モデル4〜6は最適化されたマージモデルです。モデル7〜10は比較のために高性能な既存llmのスコアを掲載しています。 上の表では、我々が進化的モデルマージにより構築したllmの性能を報告しています。 |bze| kps| vsp| snh| mde| fux| ecj| uzy| jaf| fvd| dhy| bom| eyx| uqn| gtj| elr| alm| gvn| ztj| fhf| amg| nhv| okf| rnc| wkn| zyz| yhy| hyn| gvr| eqk| szs| qts| xec| yvx| zdg| csp| npb| uew| nfk| ird| nkw| ari| ily| adu| nbc| byh| tfx| bwi| drg| suc|