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硬核推導Google AdaFactor:一個省顯存的寶藏優化器
時間 2020-07-23
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一隻小狐狸帶你解鎖煉丹術&NLP祕籍node 做者:蘇劍林(來自追一科技,人稱「蘇神」) 前言 自從GPT、BERT等預訓練模型流行起來後,其中一個明顯的趨勢是模型越作越大,由於更大的模型配合更充分的預訓練一般能更有效地刷榜。不過,理想能夠無限遠,現實一般很侷促,有時候模型太大了,大到哪怕你擁有了大顯存的GPU甚至TPU,依然會感到很絕望。好比GPT2最大的版本有15億參數,最大版本的T5模型參數
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