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Meta は広告推薦モデル GEM の学習効率を倍増させ、計算量を 4 倍に拡大したと報告。
メタは過去数年間のモデル能力とデータセットサイズの指数関数的成長に伴い、信頼性が高く高速なストレージアクセスがAI革新の速度と計算コストに不可欠であると指摘し、大規模スケールでのAIストレージ設計指針を明らかにした。