En los últimos años, los modelos de aprendizaje automático han logrado un desarrollo espectacular a un ritmo asombroso. Con la mejora de la capacidad de los modelos, su complejidad también ha aumentado exponencialmente: los modelos avanzados de hoy en día a menudo contienen millones e incluso miles de millones de parámetros.
Para hacer frente a este tipo de desafíos a gran escala, han surgido múltiples sistemas de pruebas de conocimiento cero, que siempre se esfuerzan por lograr un equilibrio dinámico entre el tiempo de prueba, el tiempo de verificación y el tamaño de la prueba.
crecimiento exponencial en la escala de parámetros del modelo  A pesar de que gran parte del trabajo actual en el campo de las pruebas de conocimiento cero se centra en optimizar el sistema de pruebas en sí, a menudo se pasa por alto una dimensión clave: cómo dividir modelos a gran escala de manera razonable en submódulos más pequeños y manejables para la prueba. Podrías preguntarte, ¿por qué es esto tan importante?
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"¿Cómo comer un elefante? Un bocado a la vez."
En los últimos años, los modelos de aprendizaje automático han logrado un desarrollo espectacular a un ritmo asombroso. Con la mejora de la capacidad de los modelos, su complejidad también ha aumentado exponencialmente: los modelos avanzados de hoy en día a menudo contienen millones e incluso miles de millones de parámetros.
Para hacer frente a este tipo de desafíos a gran escala, han surgido múltiples sistemas de pruebas de conocimiento cero, que siempre se esfuerzan por lograr un equilibrio dinámico entre el tiempo de prueba, el tiempo de verificación y el tamaño de la prueba.
crecimiento exponencial en la escala de parámetros del modelo

A pesar de que gran parte del trabajo actual en el campo de las pruebas de conocimiento cero se centra en optimizar el sistema de pruebas en sí, a menudo se pasa por alto una dimensión clave: cómo dividir modelos a gran escala de manera razonable en submódulos más pequeños y manejables para la prueba. Podrías preguntarte, ¿por qué es esto tan importante?