Mise à l'échelle de l'inférence : Une nouvelle frontière pour la capacité de l'IA

Aperçu

Explorez le calcul d'inférence comme une nouvelle frontière pour l'extension des LLM, en examinant comment la couverture évolue avec le nombre d'échantillons et comment des cadres comme Archon peuvent optimiser les systèmes LLM sans vérificateurs automatisés.

Programme

- Introduction à l'Extension de l'Inférence -- Aperçu des LLMs (Modèles de Langage de Grande Taille) -- Importance du Calcul d'Inférence en IA - Comprendre la Couverture et le Nombre d'Échantillons -- Définition et importance de la couverture en IA -- Comment l'extension du nombre d'échantillons améliore l'inférence -- Études de cas/exemples - Cadres pour Optimiser les Systèmes LLM -- Introduction à Archon -- Techniques pour optimiser les LLMs sans vérificateurs automatisés -- Mettre en œuvre et adapter les cadres dans les systèmes existants - Défis dans l'Extension de l'Inférence -- Limitations et pièges potentiels -- Résoudre les problèmes de scalabilité et d'efficacité - Orientations Futures dans l'Extension de l'Inférence -- Technologies et méthodologies émergentes -- Impact sur les capacités et applications de l'IA - Applications Pratiques et Études de Cas -- Exemples réels d'inférence évolutive en IA -- Discussion des mises en œuvre réussies et leçons tirées - Conclusion et Perspectives d'Avenir -- Résumer les principaux enseignements du cours -- Explorer l'impact plus large de l'extension de l'inférence sur le développement de l'IA

Enseigné par

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