Современные нейронные сети становятся все сложнее, а количество параметров в моделях постоянно растет. Оптимизаторы помогают ускорить процесс обучения, находя оптимальные веса, что напрямую влияет на качество прогнозов и производительность моделей. Без грамотной оптимизации обучение может занимать значительно больше времени и ресурсов.

Предложенные подходы показывают, что LLM все же способны решать довольно сложные задачи, но вычисления пока лучше перекладывать на плечи стороннего сервиса. Исследования в области LLM не стоят на месте, и надеемся, что все $10 млн найдут своих победителей! — прокомментировал Артем

Все методы квантизации устроены одинаково. Идея — уменьшить scope каждой компоненты (в отличие от редукции размерности, где уменьшается количество компонент) путем замены чисел с плавающей точкой (float) на целые (int).Важнейший элемент метода — codebook, или кодовая книга, содержащая обученные базисные векторы — прокомментировал Олег

Хакатон показал, как молодые разработчики могут справляться с действительно сложными и интересными задачами, с которыми мы, программисты, часто сталкиваемся на практике. Очень круто, что ребята в столь юном возрасте могут предлагать неординарные и креативные решения, которые позволяют увидеть, что современные технологии, в частности LLM, изучаются и используются людьми, которые лишь начинают свой жизненный путь. Был рад стать частью жюри и сопровождать ребят в работе над их проектами — отметил Леонид