ニューラル ネットワークの複雑さ: 改善されているか? from venturebeat.com

大規模なニューラル ネットワークを開発する際の主な課題の 1 つは、トレーニングに必要な計算能力と時間です。
AI モデルの理想的なニューラル アーキテクチャを開発することは、複雑で継続的なプロセスです。
もう 1 つのアプローチは、ニューラル ネットワークのトレーニングと推論を加速できる、TPU や GPU などの特殊なハードウェアを設計することです。
KPMG U.S. のエンタープライズ AI 担当ディレクターである Ellen Campana は、理想的なニューラル ネットワーク アーキテクチャは、データ サイズ、解決すべき問題、および利用可能なコンピューティング リソースに基づいて、関連する機能を効率的かつ効果的に学習できるようにする必要があると示唆しています。
「これらのモデルをゼロからトレーニングすることは、特に生成的な使用のために、計算の点で非常にコストがかかります。そのため、データが問題になる場合は、より小さくシンプルなモデルが適しています。事前トレーニング済みのモデルを使用することは、データの制限を回避する別の方法になる可能性があります。」