hbm元件傳感器PW29PC3/750Kg
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現(xiàn)在,每個(gè)模型都從它所觀察到的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。這意味著你可以通過(guò)讓不同的模型副本觀察不同的數(shù)據(jù)片段,獲得大量的數(shù)據(jù)觀察能力。它們可以通過(guò)共享梯度或權(quán)重來(lái)高效分享所學(xué)的知識(shí)。如果你擁有一個(gè)有萬(wàn)億個(gè)權(quán)重的模型,那意味著每次分享時(shí)你可以獲得數(shù)萬(wàn)億比特的帶寬。但這樣做的代價(jià)是你必須擁有行為完全相同的數(shù)字智能體,并且它們以完全相同的方式使用權(quán)重。這在制造和運(yùn)行方面都非常昂貴,無(wú)論是成本還是能源消耗方面。
一種替代權(quán)重共享的方法是使用蒸餾(distillation)。如果數(shù)字模型具有不同的架構(gòu),我們已經(jīng)在數(shù)字模型中使用蒸餾。但是,如果你使用的是利用特定硬件的模擬特性的生物模型,那么你無(wú)法共享權(quán)重。因此,你必須使用蒸餾來(lái)共享知識(shí)。這就是這次討論中所涉及的內(nèi)容。
但使用蒸餾來(lái)共享知識(shí)并不是很高效。用蒸餾來(lái)共享知識(shí)是困難的。我產(chǎn)生了一些句子,你需要試著弄清楚如何改變你的權(quán)重,以便也能產(chǎn)生相同的句子。但是與僅僅共享梯度相比,這種方式的帶寬要低得多。每個(gè)曾經(jīng)教過(guò)課的人都希望能夠?qū)⒆约核赖臇|西直接傾囊授予學(xué)生,那將是很好的。但若真能如此,大學(xué)就沒(méi)必要存在了。
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