利用优化策略我们的模型可以在单个 4-GPU 服务器中

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进行训练，并仅使用 CPU 为 2TB 以下的整个维基百科（多达 600 亿个短语）提供服务。 我们在上的实验表明，我们的模型比更准确，计算成本降低了 6000 倍，这意味着 CPU 上的端到端推理基准速度至少提高了 58 倍。1 该论文的摘要告诉我们它的内容。 如何使用文本跨度来回答问题 该专利描述了一种从电子文档中选择文本范围来回答收到的问题的系统。
旦找到回答问题的文本范围，就可以选择所选择的文本范围作为对问题的响应的一部分。 输入问题可以是语音查询，然后系统可以响应于该查询提供口头表达。 移动设备（例如智能扬声器或通过语音输入与用户交互的另一计算设备）可以接收用户说出的语音查询并将接收到的查询发送到系统。

这将通过数据通信网络发生。 然后，系统可以识别可能包含接收到的查 墨西哥 WhatsApp 号码数据 询的答案的候选电子页面。然后，它将使用本专利中描述的技术从页面中选择文本范围。然后，它将文本范围发送到计算设备，作为对语音查询的响应的一部分。

它将作为表示文本范围的口头表达的数据或用于在计算设备处转换为语音的文本来执行此操作。） 在某些情况下，用户可以识别候选页面。 如果用户在使用计算设备查看给定文档的同时提交了语音查询，则系统可以将该给定文档识别为候选电子文档。



在一些其他情况下，外部系统（例如，互联网搜索引擎）可以根据查询来识别候选人的电子文档。然后，它将向系统提供候选人的电子文档。 系统可以接收文本查询的问题。然后，它将提供文本范围以在用户设备上呈现，作为对文本查询的响应的一部分。

互联网搜索引擎可以接收文本查询，并且互联网搜索引擎可以使用由系统识别的文本跨度作为对搜索查询的响应的一部分。它将是由互联网搜索引擎识别为响应于查询的内容和搜索结果的格式化呈现。 识别回答文本范围以帮助回答问题 数字表示 系统可以接收输入问题和输入电子文档，并从电子文档中识别回答问题的文本范围。