美国斯坦福大学研究人员开发出大型语言训练方法Sophia。这是一种优化大型语言模型预训练的新方法，其速度是当前方法的两倍，同时具有更高经济性。研究人员采取两种策略来构建Sophia方法。
第一个策略是曲率估计。曲率指的是模型程序的工作负载，如果能对其进行估计，将使得模型预训练更加高效。
第二个优化策略是“裁剪”，这解决了曲率估计不准确带来的效率降低问题。裁剪策略通过设置阈值或最大曲率估计来防止估计不准确。Sophia方法有望降低大型语言模型的训练成本，拓展大语言模型在实际场景中的应用。找有价值的信息，请记住Byteclicks.com
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