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超大参数训练

超大参数训练

EPL是PAI团队一次面向大规模深度学习分布式自动化训练的探索,EPL希望能够简化深度学习模型从单机训练到分布式开发调试的流程...EPL也支持不同规模的模型,最大完成了 10 万亿规模的M6 模型训练,相比之前发布的大模型GPT-3,M6 实现同等参数规模能耗仅为其1%...阿里云资深技术专家九丰表示,“近些年,随着深度学习的火爆,模型的参数规模飞速增长,同时为训练框架带来更大挑战......

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  • 首发骁龙898!小米12参数曝光:2亿像素、5000万像素超大底都有

    据此前消息,小米下一部年度旗舰小米12系列将会比以往来的更早一些,可能会在11月份就率先亮相,近期关于该机的相关爆料也层出不穷。根据知名爆料博主@数码闲聊站的最新消息,小米12旗舰机在影像系统方面分别配备了两套方案,其中一个为5000万像素超大底主摄方案,另一个方案则是会搭载2亿超高像素主摄。目前来看,市面上仅存在一款2亿像素传感器,那就是上周三星刚刚发布的ISOCELL HP1传感器,其不仅拥有2亿像素,还支持16合一技?

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  • 超大规模智能模型“悟道2.0”发布 参数规模达GPT-3的10倍

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  • 亚马逊云科技与英伟达扩展合作 加速超万亿参数级大模型训练

    亚马逊云科技与英伟达扩展合作,加速生成式AI创新。双方将在亚马逊云科技上提供NVIDIABlackwell架构GPU,包括GB200GraceBlackwell超级芯片和B100TensorCoreGPU,以帮助客户解锁新的生成式AI能力。推出生成式AI微服务,推进药物发现和医疗领域的发展。

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    伴随着生成式深度学习模型的飞速发展,自然语言处理和计算机视觉已经经历了根本性的转变,从有监督训练的专门模型,转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。在语音处理和文本到语音领域,这样的转变也正在发生,模型能够利用数千小时的数据,使合成结果越来越接近类人语音。使用扩散解码器的十亿参数SpeechGPT需要69.1秒才能完成合成使用语音编码解码器的相同SpeechGPT只需要17.8秒。

  • 科学家创新技术用更少的GPU训练ChatGPT级别万亿参数模型

    科学家们在世界上最强大的超级计算机上取得了巨大突破,仅使用其8%的计算能力,成功训练了一个与ChatGPT规模相当的模型。这项研究来自著名的OakRidgeNationalLaboratory,他们在Frontier超级计算机上采用了创新技术,仅使用数千个AMDGPU就训练出了一个拥有万亿参数的语言模型。这项研究为未来训练巨大语言模型提供了宝贵的经验和方法,同时也突显了分布式训练和并行计算在实现这一目标上的关键作用。

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    阿里巴巴的新项目SCEdit是一个AI画图框架,可以显著减少训练参数、内存使用率和计算开销。在训练阶段,它减少了52%的内存消耗,仅利用ControlNet所需参数的7.9%,并实现内存使用量减少30%。该项目也宣布了开源,尽管还没有提供具体的代码,但已经有开发者表示愿意帮助实现。

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    Nvidia的研究人员提出了一种名为Tied-LoRA的新技术,旨在改善低秩适应方法的参数效率。该方法通过将权重绑定和选择性训练结合起来,寻找了在性能和可训练参数之间的最佳平衡。对比其他参数效率方法、讨论局限性并确定未来探索的潜在领域仍然是重要的。

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    在大型语言模型领域,科技巨头之间的竞争愈发激烈,这些模型是像OpenAI的ChatGPT这样的工具的AI技术基础。根据路透社内部消息人士的消息,亚马逊正计划推出自己的产品,投入巨资训练其自己的名为「Olympus」的模型,以对抗ChatGPT和谷歌的Bard。「一个拥有更多参数的模型并不一定更好,」被誉为「AI教父」的Meta首席AI科学家YannLeCun在九月份的推特上说。

  • 英伟达ChipNeMo使用了多少个参数来训练它的模型

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  • 7.7亿参数,超越5400亿PaLM!UW谷歌提出「分步蒸馏」,只需80%训练数据|ACL 2023

    【新智元导读】LLM不实用,小模型蒸馏才是「现实」的大模型应用路线,全面领先微调技术!土豪请无视。在ANLI上,使用770MT5模型超越了540BPaLM的性能,只使用了完整数据集的80%并且可以观察到,即使使用100%的完整数据集,标准微调也无法赶上PaLM的性能,表明分步蒸馏可以同时减少模型尺寸和训练数据量实现超越LLM的性能。

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    在华为全联接大会2023期间,华为正式发布全新架构的昇腾AI计算集群Atlas900SuperCluster,可支持超万亿参数的大模型训练。华为常务董事、ICT基础设施业务管理委员会主任、企业BG总裁汪涛介绍,新集群采用全新的华为星河AI智算交换机CloudEngineXH16800,借助其高密的800GE端口能力,两层交换网络即可实现2250节点超大规模无收敛集群组网。华为改变传统的服务器堆叠模式,以系统架构创新打造AI集群,实现算力、运力、存力的一体化设计,突破大算力瓶颈。

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    华为在全联接大会2023期间发布了全新架构的昇腾AI计算集群Atlas900SuperCluster,该集群可支持超万亿参数的大模型训练。该集群采用了全新的华为星河AI智算交换机CloudEngineXH16800,并使用了创新的超节点架构,大大提升了大模型训练能力。该集群还通过提升系统可靠性,将大模型训练的稳定性从天级提升到月级。