Дистиляція попередньо навчених моделей сумаризації
Великі мовні моделі потребують величезних обсягів даних. Це коштує багато часу та грошей.
Дистиляція сумаризації пропонує кращий шлях. Вона допомагає створювати менші моделі, які працюють так само ефективно, як і великі.
Процес працює шляхом передачі знань від моделі-вчителя до моделі-учня. Учень вчиться імітувати вчителя.
Переваги цього методу:
- Нижчі обчислювальні витрати
- Вища швидкість інференсу
- Зменшення використання пам'яті
- Вища точність для конкретних завдань
Ви отримуєте високоякісні резюме без високих вимог до апаратного забезпечення. Це робить ШІ доступнішим для повсякденних застосунків.
Джерело: https://dev.to/paperium/pre-trained-summarization-distillation-2843
Додаткова спільнота для навчання: https://t.me/GyaanSetuAi