Направления будущих исследований, указанные авторами, включают изучение улучшений качества синтетических данных, разработку более ресурсоэффективных методов адаптации (возможно, с использованием низкоранговых адаптаций или методов постобучения) и продолжение усилий по сокращению разрыва в точности на задачах, требующих рассуждений.

В целом, это качественное исследование, предлагающее надёжное, масштабируемое и продуманное решение критической проблемы на стыке LLM и новых аппаратных средств. Демонстрируя, что большие базовые модели могут быть эффективно адаптированы к специфике аналоговых вычислений («analog-aware»), работа открывает путь к более энергоэффективному ИИ и продвигает эту область исследований. Хотя проблемы остаются (в частности, в сокращении разрыва в производительности на самых сложных задачах и обеспечении широкой аппаратной совместимости), это исследование закладывает прочную основу и даёт основания для оптимизма в отношении будущего аналоговых ИИ-ускорителей.

gonzo-обзоры ML статей

Forwarded from gonzo_ML_podcasts

Направления будущих исследований, указанные авторами, включают изучение улучшений качества синтетических данных, разработку более ресурсоэффективных методов адаптации (возможно, с использованием низкоранговых адаптаций или методов постобучения) и продолжение усилий по сокращению разрыва в точности на задачах, требующих рассуждений.

В целом, это качественное исследование, предлагающее надёжное, масштабируемое и продуманное решение критической проблемы на стыке LLM и новых аппаратных средств. Демонстрируя, что большие базовые модели могут быть эффективно адаптированы к специфике аналоговых вычислений («analog-aware»), работа открывает путь к более энергоэффективному ИИ и продвигает эту область исследований. Хотя проблемы остаются (в частности, в сокращении разрыва в производительности на самых сложных задачах и обеспечении широкой аппаратной совместимости), это исследование закладывает прочную основу и даёт основания для оптимизма в отношении будущего аналоговых ИИ-ускорителей.

arXiv.org

Analog Foundation Models

Analog in-memory computing (AIMC) is a promising compute paradigm to improve speed and power efficiency of neural network inference beyond the limits of conventional von Neumann-based...

hottg.com/gonzo_ML/3644

3.4K viewsMay 20 at 16:47