O que é recomputação seletiva em modelos grandes?

Recomputaçãoselectiva é uma abordagem no treino de modelos grandes, na qual apenas as partes do modelo ou cálculos que realmente mudaram ou dependem de dados alterados são recalculados (repassados), em vez de recalcular todo o modelo.

No contexto do treino distribuído e do uso de GPU, isso permite:

• Reduzir o tempo de treino ao diminuir o volume de cálculos.
• Utilizar os recursos de forma mais eficiente, atualizando apenas os parâmetros ou camadas necessários.
• Melhorar a escalabilidade ao trabalhar com modelos muito grandes.

Por exemplo, se apenas um pequeno conjunto de parâmetros ou uma parte dos dados de entrada mudar no modelo, a recomputação seletiva permitirá atualizar apenas os cálculos relacionados, sem afetar o restante do modelo.

Isto é especialmente relevante ao usar gráficos de cálculo complexos e no treino distribuído, onde a reconstrução completa e o recálculo do modelo podem ser muito caros em tempo e recursos.