Overtraining моделей снижает стоимость инференса

Перспективный подход - overtrain модели на данных, что позволяет создавать более компактные и эффективные версии. Это важно не только для качества, но и для существенного удешевления и ускорения инференса. Подход делает развертывание моделей более практичным и экономичным в production-среде.

Связи

• 20230223_1485 Эффекты масштаба и капиталоёмкость производства — Оба о снижении затрат через оптимизацию ресурсов и эффективность масштаба
• 20240716_0882 Новые индустрии выигрывают от технологических сдвигов — Overtraining как технологический сдвиг делает inference доступнее для новых игроков
• 20190925_0540 Коллекционирование неэффективностей как источник идей — Overtraining решает неэффективность дорогого inference в production
• 20240315_2383 Контрпозиционирование через конфликт бизнес-моделей — Дешёвый inference меняет экономику AI-продуктов и создаёт новые бизнес-модели

---

Источник: Telegram, 2024-05-13