应用介绍
尽管稀疏性传统上要么用于小模型的正则化，要么用于在参数过多的网络中减少计算量，但本次研究引入了一个根本不同的视角——稀疏性能够成为实现高效可扩展测试时计算的核心使能技术。与此同时，本次研究强调了在建立可扩展性定律的实际认知过程中，必须同时考量硬件因素与模型架构的重要性。
尽管稀疏性传统上要么用于小模型的正则化，要么用于在参数过多的网络中减少计算量，但本次研究引入了一个根本不同的视角——稀疏性能够成为实现高效可扩展测试时计算的核心使能技术。与此同时，本次研究强调了在建立可扩展性定律的实际认知过程中，必须同时考量硬件因素与模型架构的重要性。
