Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Chinchilla»
Страницы с названием «Chinchilla» не существует.
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 9 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Нет совпадений в названиях статей
Совпадения в текстах статей
- Трансформер (модель) (21 030 байт)
118: Позже Hoffmann et al. (Chinchilla)<ref name="hoffmann2022">{{статья |авто... - Большая языковая модель (34 506 байт)
49: ...rg/abs/2001.08361}}</ref>. Hoffmann et al. (2022, Chinchilla) уточнили: при фиксированн... - Двойной спуск (49 365 байт)
121: ...=2022}}</ref> (англ. ''Reconciling Kaplan and Chinchilla Scaling Laws''). Модели разворачи... - Закон масштабирования нейронных сетей (27 690 байт)
21: ...а DeepMind в работе над моделью Chinchilla (Hoffmann et al., 2022) предложила но...
39: ...о применения — разработка Chinchilla: предварительные эксперим...
83: * [[Chinchilla (языковая модель)]] - Эмерджентные способности больших языковых моделей (27 300 байт)
6: ...делей, включая GPT-3, PaLM, Gopher и Chinchilla. Эти модели показали, что у...
24: ...а Hoffmann и соавторов о модели Chinchilla уточнила, что для эффектив... - Вычислительная сложность обучения нейронных сетей (36 590 байт)
77: ...коны масштабирования<ref name="chinchilla">Hoffmann J. et al. Training Compute-Optimal Larg...
98: ...бирования<ref name="kaplan" /><ref name="chinchilla" />, сместившее акцент вычис... - Малые языковые модели (14 896 байт)
11: ...кенов на параметр'''. Модель Chinchilla на 70 млрд параметров, обуче...
72: ...ptimal Large Language Models] — статья о Chinchilla и законах масштабирования - Позитивные и негативные сценарии развития ИИ (21 794 байта)
16: ...ы Kaplan et al. от OpenAI и Hoffmann et al. (Chinchilla) от DeepMind) показывают, что пр... - Обработка естественного языка (62 528 байт)
35: ...[[GPT-3]] с 175 млрд параметров, [[Chinchilla]], [[PaLM]] и [[GPT-4]]. Работа Hoffmann e...
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
