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当模型训练的样本量大,同时持续增量训练较长时间时,Adagrad优化器的梯度会趋近于0,导致新增训练的数据无法对模型产生影响...DeepRec对不同的分布式策略进行了深度的优化,包括异步训练、同步训练、半同步训练等,其中GPU同步训练支持HybridBackend以及NVIDIA HugeCTR-SOK...通过多级混合存储,能够更大发挥GPU训练稀疏模型的能力,同时降低由于存储资源限制造成的计算资源浪费,可以使用更少的机器进行相近规模的模型训练,或者使用相同数量的机器进行更大规模的训练......
在高速网络设备中插入轻量级的优化代码,使得KAUST领导的合作将并行化计算系统的机器学习速度提高了五倍。这种 "网内聚合 "技术是与英特尔、微软和华盛顿大学的研究人员和系统架构师共同开发的,它可以利用现成的可编程网络硬件提供显著的速度提升。人工智能(AI)之所以能够拥有如此强大的 "理解 "和与世界互动的能力,其根本的好处是机器学习步骤,即使用大量标记的训练数据集来训练模型。训练AI的数据越多,当暴露于新的输入时,?
智源研究院提出了首个用于自然语言理解任务的1bit轻量化预训练模型BiPFT。与传统的FP32模型相比,BiPFT模型在推理阶段显著减少了操作数量和内存使用。该模型在不同超参数设定下都能取得更好的效果,具有较好的独立学习能力和超参数鲁棒性。
开源大模型社区HuggingFace公布了最新的开源大模型排行榜,通义千问在预训练模型类别中脱颖出,占据榜首位置。HuggingFace开源大模型排行榜涵盖了全球上百个顶尖的开源大模型,并从阅读理解、逻辑推理、数学计算、事实问答等六个维度进行了全面评估。阿里云开源通义千问720亿参数模型。
科技公司戴尔发布了一款名为“DellValidatedDesignforGenerativeAIwithNVIDIAforModelCustomization”的生成式人工智能工具,旨在帮助企业从数据中提取智能。这一工具的特点在于提供了预训练的模型,用户无需从头开始构建模型,即可快速提取数据中的智能信息。生成式AI模型的定制和微调可以帮助企业更好地利用其数据资源,实现更高效的工作流程和更准确的决策。
微软研究人员最近在一篇论文中提出了一个新的语言模型Phi-1.5,该模型的参数量仅有13亿。研究人员主要关注Phi-1.5在常识推理方面的表现,因为这是对语言模型能力的重要考验。本研究表明,相比单纯追求模型规模,如何获取高质量训练数据可能更为重要,这为未来语言模型研究提供了新的思路。
2018 年以来,以BERT、GPT等为代表的大规模预训练模型,带来了人工智能领域新的突破,由于其强大的通用性和卓越的迁移能力,掀起了预训练模型往大规模参数化发展的浪潮。其中微软、谷歌、Facebook、NVIDIA等诸多公司在预训练算法上持续大量投入。国内如百度、华为、阿里等公司也相继投入到大规模预训练模型算法的研究中。现阶段,在中文自然语言处理方向上,预训练也如雨后春笋一样涌现。现有算法主要依赖纯文本学习,缺少知识指导
近几个月来,大型语言模型在人工智能社区中引起了极大的关注和流行。这些模型在文本摘要、问答、代码完成、内容生成等任务中展示出了强大的能力。考虑到低质量网络数据的丰富性和经典LLM训练方法的资源密集性,这种方法提供了一种可能的前进方式。
11月8日,阿里巴巴达摩院公布了多模态大模型M6”的最新进展,其参数已从万亿跃迁至10万亿,成为全球最大的AI预训练模型。作为通用性AI大模型,M6拥有多模态、多任务能力,尤其擅长设计、写作、问答,在电商、制造业、文学艺术、科学研究等领域有广泛应用前景。与传统AI相比,大模型拥有成百上千倍神经元”数量,认知和创造能力也更胜一筹,被普遍认为是未来的基础模型”。但是,大模型的算力成本相当高昂,比如训练1750亿参数语言?
阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展,其参数已从万亿跃迁至10万亿,规模远超谷歌、微软此前发布的万亿级模型,成为全球最大的AI预训练模型。