Ինչու՞ մոդելը ուսուցման փուլում ավելի շատ հիշողություն է պահանջում, քան ինֆերենցիայում։
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Դասընթացի փուլում մոդելը ավելի շատ հիշողություն է պահանջում մի քանի պատճառներով՝
-
Գրադիենտների պահպանում: Դասընթացի ժամանակ անհրաժեշտ է պահել յուրաքանչյուր պարամետրի գրադիենտները՝ օգտագործելով հետադարձ տարածման ալգորիթմը։ Հետագա կանխատեսման ժամանակ գրադիենտները չեն պահանջվում։
-
Միջանկյալ ակտիվացումները: Գրադիենտների հաշվարկի համար անհրաժեշտ է պահել բոլոր շերտերի միջանկյալ ակտիվացումների արժեքները, ինչը մեծացնում է հիշողության սպառումը։
-
Օպտիմալիզատորներ: Որոշ օպտիմալիզատորներ (օրինակ, Adam) պահում են լրացուցիչ պարամետրեր, ինչպիսիք են առաջին և երկրորդ կարգի մոմենտները, ինչը մեծացնում է հիշողության ծավալը։
-
Բատչ տվյալներ: Դասընթացի ժամանակ հաճախ օգտագործվում են մեծ բատչներ, ինչը նույնպես պահանջում է լրացուցիչ հիշողություն։
Ընդհանուր առմամբ, կանխատեսման ժամանակ մոդելը պարզապես իրականացնում է ուղղակի անցում՝ առանց գրադիենտների և միջանկյալ արժեքների պահպանում, ինչը զգալիորեն նվազեցնում է հիշողության սպառումը։