推論の効率化
推論の効率化は、生成AIや機械学習モデルが新しいデータに対して予測や判断を行う過程をより迅速かつ効率的に行うことを指します。
効率化にはいくつかの方法があり、例えば
- モデル複雑性の削減
：学習時にドロップアウトなどで複雑なモデルを簡略化する
- 計算効率の向上
：推論を行うための計算プロセスを最適化する
- 分散処理の利用
：複数のデバイスやサーバーを利用して推論を分散処理
などです。これらの手法やアプローチによって、生成AIがリアルタイムでかつ効率的に予測や生成を行えるようになります。
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