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Ends 5 June 2025

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Élargir la frontière de la qualité et de l'efficacité de l'IA

Plongez dans la recherche qui élargit la frontière de Pareto entre les capacités de l'IA et les contraintes d'efficacité, en mettant l'accent sur les architectures de modèles de langage qui équilibrent la qualité et l'efficacité du débit.
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Aperçu

Plongez dans la recherche qui élargit la frontière de Pareto entre les capacités de l'IA et les contraintes d'efficacité, en mettant l'accent sur les architectures de modèles de langage qui équilibrent la qualité et l'efficacité du débit.

Programme

  • Introduction à la performance et à l'efficacité de l'IA
  • Aperçu des capacités et des défis de l'IA
    Introduction à la frontière de Pareto en IA
    Importance de l'optimisation de la qualité et de l'efficacité
  • Fondements théoriques de l'efficacité de l'IA
  • Fondamentaux de la complexité computationnelle
    Compromis entre la taille du modèle et la performance
    Consommation d'énergie et impact environnemental des modèles IA
  • Architectures de modèles de langage
  • Évolution des modèles de langage
    Architectures : Transformers, RNNs, LSTMs et variantes GPT
    Innovations architecturales pour améliorer l'efficacité
  • Techniques pour améliorer l'efficacité de l'IA
  • Compression de modèles : élagage et quantification
    Distillation de connaissances pour des modèles plus fins
    Conceptions et optimisations d'algorithmes efficaces
  • Équilibrer qualité et débit dans l'IA
  • Stratégies pour atteindre une efficacité de Pareto optimale
    Études de cas : modèles exemplifiant l'équilibre
    Métriques d'évaluation pour la qualité contre l'efficacité
  • Recherche avancée en efficacité de l'IA
  • Récentes percées et futures orientations
    Le rôle des avancées matérielles
    Recherche collaborative et contributions open-source
  • Applications pratiques de modèles d'IA efficaces
  • Déploiement dans des scénarios réels
    Études de cas spécifiques à l'industrie
    Considérations éthiques et durabilité
  • Projet pratique : Optimisation d'un modèle de langage
  • Choisir un modèle de langage à optimiser
    Mettre en œuvre des techniques d'efficacité
    Évaluer et documenter l'équilibre atteint entre qualité et efficacité
  • Revue et perspectives futures
  • Récapitulatif des concepts et techniques clés
    Tendances émergentes en efficacité de l'IA
    Opportunités pour des recherches et expérimentations supplémentaires

Sujets

Informatique