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另外 ， 还有一些其他路线来提高效率 ， 例如创建更有效的优化器以及稀疏度的量化方法 。
当模型不能在标准硬件上运行 ， 或者成本过于昂贵时 ， 模型的可用性就会大打折扣 。 为了保证模型在不断扩大的同时 ， 模型部署也能使用这些方法并且从中获益 ， 模型的效率需要不断进步 。
下一步的研究中 ， 人们应该能够更加容易地获得和使用有效的模型和训练方法 。 与此同时 ， 社区将开发更有效的方法 ， 来与大型模型接口 ， 并有效地适应、组合或修改它们 ， 而不必从头开始预先训练一个新模型 。
6基准测试
最近机器学习和自然语言处理模型的能力迅速提高 ， 已经超过了许多基准的测量能力 。 与此同时 ， 社区用于进行评估的基准越来越少 ， 而这些基准来自少数精英机构 。 每个机构的数据集使用情况表明 ， 超过50%的数据集都可以认为来自12个机构 。

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