Nossa publicação mais recente em sistemas complexos e inteligentes apresenta uma visão geral estruturada e atualizada das estratégias de compactação de modelos adaptadas a grandes modelos de idiomas (LLMS): https://lnkd.in/ezjwguf6.
Este trabalho é particularmente valioso para pesquisadores e profissionais que visam::
– Entenda o cenário dos métodos de compressão (poda, quantização, destilação, NAS).
-Discover as trade-offs de design de consciência de {hardware} e justiça.
– Aplique uma estrutura de avaliação multi-objetiva (latência, energia, precisão, robustez).
– Obtenha informações sobre abordagens híbridas e adaptativas para a implantação do mundo actual.
– Navegue aos desafios abertos e nas instruções de pesquisa através de um roteiro detalhado.
Os leitores que procuram orientação prática e profundidade teórica acharão esta revisão um ponto de referência útil para o estudo acadêmico e o desenvolvimento aplicado.
Agradecimentos especiais ao meu consultor e co-autores, Prof. Waldir Sabino e Prof. Lucas Cordeiropor sua orientação e colaboração ao longo deste projeto. Grupo de pesquisa e colaboradores: https://lnkd.in/exkf_wfp
No próximo trabalho, nos aprofundaremos na análise espectral do LLMS, com o objetivo de descobrir novos métodos de compactação e interpretabilidade enraizados nas representações do domínio da frequência.
Também convidamos você a explorar nossa publicação anterior sobre métodos híbridos de compressão adaptativa: https://lnkd.in/eyuirz6r
