
Revolution in language processing: language models without matrix multiplication
カートのアイテムが多すぎます
ご購入は五十タイトルがカートに入っている場合のみです。
カートに追加できませんでした。
しばらく経ってから再度お試しください。
ウィッシュリストに追加できませんでした。
しばらく経ってから再度お試しください。
ほしい物リストの削除に失敗しました。
しばらく経ってから再度お試しください。
ポッドキャストのフォローに失敗しました
ポッドキャストのフォロー解除に失敗しました
-
ナレーター:
-
著者:
このコンテンツについて
- Edge computing enhances NLP by reducing latency, improving privacy, and optimizing resources.
- NLP models can now run on peripheral devices, improving real-time applications like voice assistants and translation.
- Alternatives to matrix multiplication (MatMul) are emerging, such as AdderNet and binary networks, reducing computational cost.
- MatMul-free models improve memory efficiency and execution speed, making them suitable for large-scale language models.
- These models are ideal for resource-limited devices like smartphones and IoT sensors.
- Future research will focus on optimizing MatMul-free models for even better performance and scalability.
Read the original artical here