TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #620 · 30.10

История из жизни. В начальной школе у нас проводили конкурс моделей из Лего, участвовать мог каждый, у кого был этот конструктор. Требовалось заявить одну любую модель. Я тогда был под впечатлением от просмотра Фантомаса — той серии, где Фантомас улетает на автомобиле с крыльями, поэтому потратил много дней, чтобы собрать такой автомобиль. С виду совершенно обычный, но внутри был спрятан хитрый механизм на рычагах. Нужно было нажать на определённое место на крыше, чтобы из боков выдвинулись крылья. Я очень гордился этой поделкой и с радостью принёс её на конкурс, будучи уверенным, что выиграю. — Нет, — сказали мне на месте, — с готовыми моделями нельзя. Вы должны были принести конструктор и собирать модель для конкурса на месте. Так что собирай что-то другое. Это была катастрофа. У меня не было с собой всего конструктора, только те детали, которые использовались в автомобиле Фантомаса. Совсем небольшая часть весьма специфических деталей, из которых не особенно то соберёшь что-то принципиально другое. Я запаниковал. Я видел, что некоторые участники принесли с собой инструкции и собирают коробочные наборы — это было запрещено, но следили слабо, а пожилая учительница начальных классов, скорее всего, не особо понимала, что это у них за книжечки цветные такие. Ну собирают же дети что-то. Я начал по памяти воспроизводить свой коробочный набор LEGO 6550, многие детали которого были в машине Фантомаса, но быстро понял, что, во-первых, деталей всё-таки не особо хватает, а, во-вторых, не хотелось быть нарушителем и представлять не свою модель. К этому моменту я перестал нервничать и успокоился. Подумав, на что похож корпус вот этой машинки, я остановился на такой идее: пусть это будет голова динозавра. Добавил тело, хвост, лапы, челюсти. Получилось что-то вроде тирекса-робота, похожего на трансформеров-динозавров из мультика. Никаких интересных механизмов не было, вроде чуть-чуть двигались лапы, кажется даже челюсть не закрывалась. Мы расставили наши модельки на общем столе. Пригласили комиссию из учителей и... сразу отвели их к столу оценивать. Не дали презентовать модель или как-то показать её в действии, не дали ничего о ней рассказать, мы вообще стояли в стороне и не видели, что там учителя делают. Практически все модельки были автомобилями. Если бы мне разрешили оставить автомобиль Фантомаса, то для жюри это был бы просто обычный автомобиль, они никак не узнали бы, что там внутри механизм с крыльями. Зато динозавр был единственным и привлекал своим внешним видом. Выиграли в итоге двое: я и ещё один парень с космическим кораблём (тоже единственным). В награду получили по книжке-раскраске с автомобилями :) Мораль, думаю, вывести совсем не сложно: 1. Иногда проблемы это действительно новые возможности. 2. Нежелание мухлевать и сокращать путь сделает твои результаты более интересными, чем у других. 3. Всегда носи с собой все детали своего Lego :) #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #speculativedecoding

当前筛选 #speculativedecoding清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8524 · 12.09.2025 г., 11:00

⚡Speculative Cascades — как ускорить работу LLM Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле. Что это такое: 🔹Каскады Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать. 🔹Спекулятивная декодировка Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов. 🟢Speculative Cascades Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество. 🔥Что показали тесты (тестили на Gemma, T5): - быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка - дешевле и качественнее, чем каскады - удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество» При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели). А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества. LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества. 🔗Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/ @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Inference#SpeculativeDecoding#Cascades#GoogleResearch