В последние годы модели машинного обучения развиваются с удивительной скоростью. С повышением способности моделей их сложность также резко возросла — современные передовые модели часто содержат миллионы и даже миллиарды параметров.
Чтобы справиться с такими масштабными вызовами, возникло множество систем нулевых знаний, которые постоянно стремятся достичь динамического баланса между временем доказательства, временем верификации и размером доказательства.
Экспоненциальный рост объема параметров модели  Хотя большая часть текущих работ в области нулевых знаний сосредоточена на оптимизации самих систем доказательства, один ключевой аспект часто игнорируется — как разумно разбить масштабные модели на более мелкие, более управляемые подмодули для доказательства. Вы можете спросить, почему это так важно?
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
"Как съесть слона? По одному кусочку за раз."
В последние годы модели машинного обучения развиваются с удивительной скоростью. С повышением способности моделей их сложность также резко возросла — современные передовые модели часто содержат миллионы и даже миллиарды параметров.
Чтобы справиться с такими масштабными вызовами, возникло множество систем нулевых знаний, которые постоянно стремятся достичь динамического баланса между временем доказательства, временем верификации и размером доказательства.
Экспоненциальный рост объема параметров модели

Хотя большая часть текущих работ в области нулевых знаний сосредоточена на оптимизации самих систем доказательства, один ключевой аспект часто игнорируется — как разумно разбить масштабные модели на более мелкие, более управляемые подмодули для доказательства. Вы можете спросить, почему это так важно?