推測的なサンプリング—直感的かつ徹底的に説明されています

直感的かつ徹底な解説がなされた推測的なサンプリング

機械学習 | 自然言語処理 | データサイエンス

3倍の速さで言語モデルの速度を高める、ドロップイン戦略の探求

この記事では、「Speculative Sampling」という戦略について説明します。この戦略は、パフォーマンスを損なうことなく、テキスト生成をより高速かつ手頃な価格にますます向上させるものです。

まず、現代の言語モデルの遅さに影響を与えている重大な問題について議論します。その後、Speculative Samplingがどのように優雅に速度を向上させるかについて、直感的な理解を構築します。最後に、PythonでSpeculative Samplingをゼロから実装します。

この記事は誰に役立つ？ 自然言語処理（NLP）や最先端のAIの進展に興味のある人。

この記事はどれくらい高度？ この記事で説明されている概念は、機械学習の愛好家にも理解しやすく、経験豊富なデータサイエンティストの関心を引くほど最先端です。最後のコードは開発者にとって役に立つかもしれません。

• 『ODSCのAIウィークリーレビュー：12月15日の週』
• デルタテーブルの削除ベクトル：Databricksの操作のスピードアップ
• 「データサイエンスにおける予測の無限の可能性」

前提条件： Transformers、OpenAIのGPTモデル、またはその両方の基本的な理解があると便利です。混乱した場合は、次のいずれかの記事を参照できます：

GPT — 直感的かつ詳細に説明された

OpenAIのGenerative Pre-trained Transformersのアーキテクチャを探求

towardsdatascience.com

Transformers — 直感的かつ詳細に説明された

最新の機械学習の波を探求：トランスフォーマーをステップバイステップで分解する

towardsdatascience.com

言語モデルがあまりにも大きくなっている

過去4年間、OpenAI の GPTモデルは2018年の1億1700万のパラメータから、2023年の推定1兆8000億のパラメータまで成長しました。この急速な成長は、言語モデリングにおいて、より大きい方が良いという事実に大きく貢献しています。

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