L'Université de Pékin, l'Université de Waterloo et le Canadian Vector Institute ont publié conjointement un modèle de langage à grande échelle appelé EAGLE, qui a permis de tripler l'efficacité du raisonnement. Le cœur de ce développement révolutionnaire est d'extrapoler les vecteurs de caractéristiques des grands modèles de langage, résolvant efficacement le problème de la lenteur et du coût élevé de la génération de texte pour les grands modèles de langage, et fournissant une solution plus rentable aux tâches de génération de texte à grande échelle. Cette évolution est d'une grande importance pour le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier pour le développement de la technologie de traitement du langage naturel, et marque un progrès significatif dans l'amélioration de l'efficacité des grands modèles.
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Récemment, l'Université de Pékin, l'Université de Waterloo et le Canadian Vector Institute ont publié conjointement EAGLE, qui améliore de trois fois l'efficacité du raisonnement de ce grand modèle. En extrapolant les vecteurs de caractéristiques des grands modèles de langage, EAGLE résout de manière innovante le problème des processus de génération de texte coûteux et lents pour les grands modèles de langage, offrant ainsi une solution efficace pour les tâches de génération de texte à grande échelle.
La sortie d'EAGLE marque une avancée majeure dans l'amélioration de l'efficacité des modèles de langage à grande échelle et fournit un support technique solide pour les futures applications de génération de texte à grande échelle. Il convient d'attendre avec impatience ses perspectives d'application dans divers domaines. À l’avenir, nous pouvons nous attendre à davantage d’innovations technologiques similaires pour promouvoir le progrès continu de la technologie de l’intelligence artificielle et apporter plus de commodité à la société humaine.