A Sakana AI e a Nvidia disponibilizaram em open source o TwELL, um formato de dados esparso que permite que as GPUs H100 saltem 80% dos cálculos inválidos em modelos de linguagem grandes sem comprometer a precisão. A solução proporciona até 30% de inferência mais rápida e 24% de treino mais rápido nas H100, ao mesmo tempo que reduz o uso de memória de pico. Em testes num modelo com 1,5 mil milhões de parâmetros, a abordagem baixou os neurónios ativos para menos de 2% através de regularização leve durante o treino, sem degradação de desempenho em sete tarefas downstream.
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