کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Suppose Alice has a distribution $P$ and Bob has a distribution $Q$. Alice wants to generate a sample $a\sim P$ and Bob a sample $b \sim Q$ such that $a = b$ with has as high of probability as possible. It is well-known that, by sampling from an optimal coupling between the distributions, Alice and Bob can achieve $Pr[a = b] = 1 - D_{TV}(P,Q)$, where $D_{TV}(P,Q)$ is the total variation distance. What if Alice and Bob must solve this same problem without communicating at all? Perhaps surprisingly, with access to public randomness, they can still achieve $Pr[a=b] \geq \frac{1-D_{TV}(P,Q)}{1+D_{TV}(P,Q)} \geq 1-2D_{TV}(P,Q)$. In fact, this bound can be obtained using a simple protocol based on the Weighted MinHash algorithm. In this work, we explore the communication-free coupling problem in greater depth. First, we show that an equally simple protocol based on Gumbel sampling matches the worst-case guarantees of the Weighted MinHash approach, but tends to perform better in practice. Conversely, we prove that both approaches are actually sharp: no communication-free protocol can achieve $Pr[a=b]>\frac{1-D_{TV}(P,Q)}{1+D_{TV}(P,Q)}$ in the worst-case. Finally, we prove that, for distributions over $n$ items, there exists a scheme that uses just $O(\log(n/ε))$ bits of communication to achieve $Pr[a = b] = 1 - D_{TV}(P,Q) - ε$, i.e. to essentially match optimal coupling. Beyond our theoretical results, we demonstrate an application of communication-free coupling to speculative decoding, a recent method for accelerating autoregressive large language models [Leviathan, Kalman, Matias, ICML 2023]. We show that communication-free protocols yield a variant of speculative decoding that we call Drafter-Invariant Speculative Decoding, which has the desirable property that the output of the method is fixed given a fixed random seed, regardless of what drafter is used for speculation.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
فرض کنید آلیس دارای توزیع P $ $ و باب توزیع $ q $ است.آلیس می خواهد یک نمونه $ a \ sim p $ و bob یک نمونه $ b \ sim q $ تولید کند به گونه ای که $ a = b $ با احتمال زیاد باشد.کاملاً مشهور است که ، با نمونه برداری از اتصال بهینه بین توزیع ها ، آلیس و باب می توانند به $ pr [a = b] = 1 - d_ {tv} (p ، q) $ ، که در آن $ d_ {tv ((تلویزیون $) (p ، q) $ فاصله کل تغییر است.چه می شود اگر آلیس و باب بدون برقراری ارتباط اصلاً همین مشکل را حل کنند؟شاید با کمال تعجب ، با دسترسی به تصادفی عمومی ، آنها هنوز هم می توانند به $ pr [a = b] \ geq \ frac {1-d_ {tv (p ، q)} {1+d_ {tv (p ، q)} دست پیدا کنند.\ GEQ 1-2D_ {TV} (P ، Q) $.در حقیقت ، این محدوده را می توان با استفاده از یک پروتکل ساده بر اساس الگوریتم وزنه بردار Minheash بدست آورد.در این کار ، ما مشکل اتصال بدون ارتباط را در عمق بیشتر بررسی می کنیم.اول ، ما نشان می دهیم که یک پروتکل به همان اندازه ساده مبتنی بر نمونه گیری Gumbel با ضمانت های بدترین حالت از رویکرد وزنی Minhash مطابقت دارد ، اما تمایل دارد در عمل عملکرد بهتری داشته باشد.در مقابل ، ما ثابت می کنیم که هر دو رویکرد در واقع تیز هستند: هیچ پروتکل بدون ارتباطات نمی تواند به $ pr [a = b]> \ frac {1-d_ {tv (p ، q)} {1+d_ {tv (p (p) دست یابد.، س)} $ در بدترین حالت.سرانجام ، ما ثابت می کنیم که ، برای توزیع بیش از موارد $ n $ ، طرحی وجود دارد که فقط از $ o (\ log (n/ε)) استفاده می کند تا بیت ارتباطات برای دستیابی به $ pr [a = b] = 1 - d_ {تلویزیون} (p ، q) - ε $ ، یعنی برای مطابقت با جفت بهینه.فراتر از نتایج نظری ما ، ما یک کاربرد اتصال بدون ارتباطات را به رمزگشایی سوداگرانه نشان می دهیم ، روشی اخیر برای تسریع در مدل های بزرگ زبان بزرگ [Leviathan ، Kalman ، Matias ، ICML 2023].ما نشان می دهیم که پروتکل های بدون ارتباطات نوعی از رمزگشایی سوداگرانه را به دست می آورند که ما آن را رمزگشایی سوداگرانه Drafter-Invarian می نامیم ، که دارای خاصیت مطلوبی است که خروجی این روش با توجه به آنچه Drafter برای حدس و گمان استفاده می شود ، یک بذر تصادفی ثابت ثابت می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs