要約:
- BitNet b1.58論文では、-1、0、1の3種類の重みだけを使用することで効率的な大規模言語モデル（LLM）を構築できるアーキテクチャが提案された。
- 訓練に勾配降下法を使用しない手法も効率的かもしれない。
- 訓練と推論に使用されるネットワークの差が広がっており、蒸留や量子化により大きなモデルから小さなモデルを導出できる。
- 勾配降下法に代わる勾配フリーの解決策も存在し、勾配降下法に比べ効率は低いが、導出できる場合がある。
- 小さなモデルを直接生成することが可能かもしれず、これにより訓練の効率向上が期待される。
感想:
勾配降下法以外の訓練手法による効率的なモデル構築が可能性を秘めている。モデルの効率的な訓練や推論は、AIの発展にとって重要な課題であり、勾配フリーの手法を通じて新たな可能性が広がることが楽しみである。
元記事: https://hackernoon.com/how-gradient-free-training-could-decentralize-ai