Escalado de Inferencia: Una Nueva Frontera para la Capacidad de la IA

Resumen

Programa de estudio

• Introducción al Escalamiento de Inferencias
Visión general de los LLMs (Modelos de Lenguaje a Gran Escala)
Importancia del Computo de Inferencia en la IA
• Comprendiendo la Cobertura y Números de Muestras
Definición e importancia de la cobertura en la IA
Cómo el escalamiento de números de muestras mejora la inferencia
Estudios de caso/ejemplos
• Marcos para Optimizar Sistemas LLM
Introducción a Archon
Técnicas para optimizar LLMs sin verificadores automatizados
Implementación y adaptación de marcos en sistemas existentes
• Desafíos en el Escalamiento de Inferencias
Limitaciones y posibles desafíos
Abordando la escalabilidad y problemas de eficiencia
• Direcciones Futuras en el Escalamiento de Inferencias
Tecnologías y metodologías emergentes
Impacto en las capacidades y aplicaciones de la IA
• Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
Ejemplos del mundo real de inferencia escalable en la IA
Discusión de implementaciones exitosas y lecciones aprendidas
• Conclusión y Perspectivas Futuras
Resumiendo las ideas clave del curso
Explorando el impacto más amplio del escalamiento de inferencias en el desarrollo de la IA

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Asignaturas

Ciencias de la Computación