Co je to selektivní přepočet ve velkých modelech?

Selektivní přepočítání je přístup při tréninku velkých modelů, při kterém se přepočítávají (procházejí) pouze ty části modelu nebo výpočty, které se skutečně změnily nebo závisí na změněných datech, namísto úplného přepočítání celého modelu.

V kontextu distribuovaného učení a využívání GPU to umožňuje:

• Zkrátit dobu tréninku snížením objemu výpočtů.
• Efektivněji využívat zdroje aktualizací pouze potřebných parametrů nebo vrstev.
• Zlepšit škálovatelnost při práci s velmi velkými modely.

Například pokud se v modelu změnilo pouze malé množství parametrů nebo část vstupních dat, selektivní přepočítání umožní aktualizovat pouze s tím související výpočty, aniž by se zasahovalo do zbytku modelu.

To je obzvlášť důležité při použití složitých výpočetních grafů a při distribuovaném učení, kde může být úplná rekonstrukce a přepočet modelu velmi nákladný z hlediska času a zdrojů.