Sakana AI e Nvidia disponibilizaram TwELL em código aberto, um formato de dados esparso que permite que as GPUs H100 ignorem 80% das computações inválidas em grandes modelos de linguagem sem comprometer a precisão. A solução oferece até 30% mais velocidade na inferência e 24% mais rapidez no treinamento nas H100, ao mesmo tempo em que reduz o uso máximo de memória. Em testes em um modelo de 1,5 bilhão de parâmetros, a abordagem reduziu os neurônios ativos para abaixo de 2% por meio de regularização leve durante o treinamento, sem degradação de desempenho em sete tarefas downstream.
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