• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • FRUGAL: Memory-Efficient Optimization by Reducing State Overhead for Scalable Training
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
28 апреля 2026 г.
Почему слабые участники соревнований сдаются - и как это изменить
Доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Анастасия Анцыгина разработала модель распределения призов, которая максимально стимулирует активность участников соревнований. Она предложила пересмотреть классический принцип «победитель получает все» и в некоторых случаях предлагать небольшую награду даже проигравшему. По ее мнению, это может повысить мотивацию участников и сделать соревнование более конкурентным. Результаты исследования опубликованы в журнале Economic Theory.
28 апреля 2026 г.
Исследователи НИУ ВШЭ собрали научную базу данных для изучения пищевых привычек у детей
Созданная в Высшей школе экономики база данных может стать основой для изучения пищевых привычек у детей. Об этом говорится в исследовании «Влияние возрастных, гендерных и социально-ролевых факторов на соответствие пищевого выбора детей возрастным нормам: экспериментальное исследование с веб-приложением Dish-I-Wish». Работа выполнена в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Исследование было представлено в рамках XXVI Апрельской международной научной конференции.
27 апреля 2026 г.
«Уезжаешь с чемоданом новых идей и гипотез»
Апрельская международная научная конференция ежегодно привлекает молодых исследователей из разных регионов России. С 2019 года они могут принять участие в конкурсе, организованном НИУ ВШЭ, по итогам которого им компенсируются расходы на проезд и проживание в Москве. В этом году на конкурс поступило 17 заявок, было отобрано 8. Своими впечатлениями от конференции поделились его победители.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

FRUGAL: Memory-Efficient Optimization by Reducing State Overhead for Scalable Training

P. 80708–80739.
Zmushko P., Безносиков А. Н., Takáč M., Horváth S.
Язык: английский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Large Language ModelsMemory-efficient trainingFull-Rank Update

В книге

Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, Canada
Vol. 267. , [б.и.], 2025.
Похожие публикации
Hogwild! Inference: Parallel LLM Generation via Concurrent Attention
Гарипов Р. И., Шутова А. А., Якушев Г. А. и др., , in: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025).: NeurIPS, 2025. P. 1–33.
Добавлено: 6 ноября 2025 г.
Гендерные различия в игре диктатора: сравнение поведения больших языковых моделей и людей
Паршаков П. А., Паклина С. Н., Маткин Н. А. и др., Вестник Пермского университета. Серия: Экономика 2026 Т. 21 № 1 С. 42–57
Введение. Большие языковые модели (LLM) всё активнее используются в социальных науках для имитации поведения участников экспериментов и анализа норм кооперации и справедливости. Однако остаётся открытым вопрос, способны ли они воспроизводить социальные асимметрии, включая гендерные различия. Цель. Работа направлена на проверку того, воспроизводят ли LLM гендерные различия в игре «Диктатор» и каким образом текстовые объяснения решений ...
Добавлено: 27 октября 2025 г.
Large Language Model Failures in Higher Education: Causes and Prevention
Andrei A. Ternikov, COMPUTER 2025 Vol. 58 No. 11 P. 74–83
Добавлено: 31 июля 2025 г.
Smart Technical Support System Development Using Knowledge Map-Aided Approach
Alexander Suleykin, Peter Panfilov, , in: 2024 6th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA).: NY: IEEE, 2024. P. 455–460.
Добавлено: 5 апреля 2025 г.
Proceedings of the 28th Conference on Computational Natural Language Learning
Association for Computational Linguistics, 2024.
Добавлено: 11 марта 2025 г.
Подход к созданию сервиса генерации программного кода мобильных приложений с использованием больших языковых моделей
Резуник Л., Александров Д.В., ИТ-Стандарт 2024 № 4 С. 34–41
Технологии машинного обучения и различные инструменты для генерации кода в последние годы оказали значительное влияние на сферу разработки программного обеспечения. Хотя большинство существующих решений не созданы специально для генерации кода, программисты применяют их в различных задачах. Не многие из существующих решений для искусственного интеллекта хорошо работают с менее распространенными языками, такими как Kotlin или Swift, ...
Добавлено: 30 декабря 2024 г.
Mind Your Format: Towards Consistent Evaluation of In-Context Learning Improvements
Воронов А. Д., Wolf L., Рябинин М. К., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 6287–6310.
Добавлено: 24 декабря 2024 г.
LLM-KT: A Versatile Framework for Knowledge Transfer from Large Language Models to Collaborative Filtering
Северин Н. Н., Булычев И. Д., Yushkov M. и др., ICDM 2024
Добавлено: 13 декабря 2024 г.
ПРИМЕНЕНИЕ СТИЛОМЕТРИИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СГЕНЕРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВ
Е. А. Сальников, А. А. Бонч-Осмоловская, В кн.: Информационные технологии в гуманитарных исследованиях: Материалы Международной научно-практической конференции, Красноярск, 25–28 сентября 2023 г.: Сибирский федеральный университет, 2023. С. 176–182.
В рамках данного доклад будет проанализировано использование стилометрической метрики дельта Бёрроуза в качестве метода для определения искусственного (т. е. сгенерированного языковой моделью) текста. Данными для эксперимента послужили дневники – как дневниковые записи случайно выбранных авторов, так и дневниковые записи М. М. Пришвина. В качестве данных языковых моделей послужили дневниковые записи, сгенерированные при помощи языковых моделей ...
Добавлено: 11 октября 2024 г.
Linguacodus: A synergistic framework for transformative code generation in machine learning pipelines
Трофимова Е. А., Emil Sataev, Ustyuzhanin A., PeerJ Computer Science 2024 Vol. 10 Article e2328
Добавлено: 27 сентября 2024 г.
Dialogue as Autocommunication - On Interactions with Large Language Models
Kartasheva Anna, Technology and Language 2024 Vol. 5 No. 2 P. 57–66
В диалоге с большими языковыми моделями (LLM) происходит совпадение адресата и адресанта сообщения, поэтому такой диалог можно назвать аутокоммуникацией. Нейросеть может ответить только на вопрос, имеющий формулировку. Формулирует вопрос тот, кто спрашивает — то есть, человек. Активность человека в диалоге с нейросетями провоцирует на размышления о природе такого диалога. Составление промптов является одной из самых творческих частей общения с нейросетями. Но, стоит отметить, что нейросеть зачастую лучше ...
Добавлено: 9 сентября 2024 г.
ChatGPT vs. Crowdsourcing vs. Experts: Annotating Open-Domain Conversations with Speech Functions
Ostyakova Lidiia, Smilga V., Petukhova K. и др., , in: Proceedings of the 24th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue.: Prague: Association for Computational Linguistics, 2023. P. 242–254.
Добавлено: 24 мая 2024 г.
SpQR: A Sparse-Quantized Representation for Near-Lossless LLM Weight Compression
Dettmers T., Ruslan Svirschevski, Vage Egiazarian и др., , in: Proceedings of the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024).: ICLR, 2024.
Добавлено: 5 марта 2024 г.
Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization
Vage Egiazarian, Andrei Panferov, Denis Kuznedelev и др., , in: 41st International Conference on Machine Learning, ICML 2024; Vienna; Austria; 21 July 2024 до 27 July 2024.: Maastricht: ML Research Press, 2024.
Добавлено: 5 марта 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору