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原標題：大模型一定就比小模型好？谷歌的這項研究說不一定
關鍵字：模型,效率,性能,大小,規模
文章來源：機器之心
內容字數：9139字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：Panda在這個大模型不斷創造新成就的時代，我們通常對機器學習模型有一個直觀認知：越大越好。但事實果真如此嗎？
近日，Google Research 一個團隊基于隱擴散模型（LDM）進行了大量實驗研究，得出了一個結論：更大并不總是更好（Bigger is not Always Better），尤其是在預算有限時。論文標題：Bigger is not Always Better: Scaling Properties of Latent Diffusion Models
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.01367.pdf
近段時間，隱擴散模型和廣義上的擴散模型取得的成就不可謂不耀眼。這些模型在處理了大規模高質量數據之后，可以非常出色地完成多種不同任務，包括圖像合成與編輯、視頻創建、音頻生成和 3D 合成。
盡管這些模型可以解決多種多樣的問題，但要想在真實世界應用中大規模使用它們，還需要克服一大障礙：采樣效率低。
這一難題的本質在于，為了生成高質量輸出，LDM 需要依賴多步采樣，而我們知道：采樣總成本 = 采樣步驟數 × 每一步的成本。

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺