研究人員發現一種訓練大型語言模型的省力方法 能耗降低30%
近日，密歇根大學的一項新研究發現，一種訓練大型語言模型的省力方法可以在相同的時間內完成，但能耗可降低30%。這種方法可以節省足夠的能源，到2026年爲110萬美國家庭供電。研究人員開發了一款名爲 Perseus 的軟件工具，通過識別關鍵路徑，即需要最長時間才能完成的一系列子任務。然後，Perseus 會降低非關鍵路徑上的處理器速度，以便它們都能在同一時間完成工作，從而消除不必要的功耗。該團隊通過訓練 GPT-3、其他三個大型語言模型和一個計算機視覺模型來測試 Perseus。結果表明
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