ontolux bei der M3 und Berlin Buzzwords – Rückblick

Qi Wu stellte Methoden zur Ressourceneinsparung von KI-Modellen vor

ontolux war gleich zweimal mit einem Vortrag im Bereich Natural Language Processing bei branchenrelevanten Konferenzen – Minds Mastering Machines (M3) und Berlin Buzzwords – im Juni 2022 vertreten. Qi Wu stellte Methoden zur Ressourceneinsparung von KI-Modellen mittels Knowledge Destillation vor.

Qi Wu’s Thema “Methoden der Ressourceneinsparung von KI-Modellen mittels Knowledge Destillation” war von besonderem Interesse, denn das Aufspüren von Einsparpotenzialen ist aktueller denn je. Mit steigenden Qualitätsansprüchen an KI- und auch Sprachmodelle, steigen Rechenleistungen und somit natürlich auch der Energieverbrauch. Ihr Vortrag zeigte energie-effiziente Wege zur Problemstellung auf.

M3 in Karlsruhe – 01. bis 03. Juni 2022

Anfang Juni 2022 trafen sich Fachleute aus dem Machine Learning Umfeld zur fünften Auflage der Minds Mastering Machines (M3) in Karlsruhe. Vielfältige, aktuelle Machine Learning und KI-Themen wurden in rund 40 Workshops und Vorträgen diskutiert und vorgestellt, beispielsweise zu den Potenzialen von Machine Learning, künstlichen neuronalen Netzen und dem praktischen Einsatz von Natural Language Processing sowie Predictive Analytics.

Berlin Buzzwords – 12. bis 14. Juni 2022

Die Berlin Buzzwords fand in diesem Jahr wieder live statt. Natürlich konnte alle Vorträge auch online verfolgt werden. Der Fokus der circa 60 englischsprachigen Vorträge, die auf der Konferenz auf vier Bühnen parallel gehalten wurden, lag auf Themen wie Big-Data Processing, Suche, Speicherung, Streaming und Information Retreaval. 

Qi Wu´s Vortrag “Compress giant language models to effective and resource-saving models using knowledge distillation” regte zu intensiven Diskussionen an. Der Vortrag steht auf Youtube zur Verfügung.

Weitere ausführlichere Informationen zu den Konferenzen finden sich im Artikel auf dem ontolux Blog.

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Veröffentlichung am 18.07.2022
Bildquelle: Jan Michalko/Berlin Buzzwords

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