不必追求极致性能?大模型时代,我们需要什么样的存储系统
例如,早期的CNN模型需要多次迭代使用同一个数据集,可以通过缓存机制来优化数据访问。然而,对于大型语言模型,由于其训练过程中数据的随机抽样特性,传统的缓存策略可能不再有效,需要新的数据预热和存储策略来保证数据访问的低延迟和高吞吐。在设计存储系统时,我们更注重提供良好的扩展性和性价比,而不是追求极致的性能...
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
此外,除了头部大参数模型,能够超过同代Llama的较小参数或者有独特使用体验的模型,也会得到用户青睐,典型的如:1)马斯克旗下xAI的Grok-1(已开源)、Grok-1.5(未开源),能够独家使用X平台上的数据,较好的响应用户实时信息查询需求;2)法国大模型初创公司Mistral,开源了Mistral7B、Mixtral8x7B-MoE...
浪潮信息申请内存扩展系统专利,能够在降低大规模数据集造成的主机...
本发明能够在降低大规模数据集造成的主机内存的压力的同时,保证检索精度,提高检索效率。
谢赛宁团队突破高斯泼溅内存瓶颈,并行方案实现多显卡训练
特别是在4K场景中,单卡训练不仅速度慢,还容易出现内存不足,所以使用Grendel在多卡上进行并行训练不仅带来量的改变,也带来了质的突破。另外,通过支持更大的批量(batchsize)和动态负载均衡,Grendel可以更充分地利用多GPU资源,避免计算力的浪费。例如在Mip-NeRF360数据集上,Grendel通过增加批量和动态均衡负载,可以将4...
从裸机到700亿参数大模型,这里有份教程,还有现成可用的脚本
5.所有非操作系统驱动的RAIDZZFS池,这让机器在某个驱动失效时也能继续工作,同时还能免费提供透明的压缩(这对纯文本数据集和重复性日志尤其有用——相比于不使用该工具,使用该工具通常能将可使用的空间增大10倍)然后我们运行基本的GPU诊断以确定GPU是否大体功能正常——不正常的通常会在几个...
建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)
随后展示了VidProM与DiffusionDB(一个用于生成图像的大型提示图库数据集)的不同之处(www.e993.com)2024年10月23日。基于对这些提示的分析,他们发现有必要建立一个专门用于文生视频的新提示数据集,并深入了解真实用户在创建视频时的偏好。这一大规模、多样化的数据集还激发了许多令人兴奋的新研究领域。例如,为了开发更好、更高效、更安全的文...
五种资源类别,如何提高大语言模型的资源效率,超详细综述来了
理论层面:缩放法则和收益递减指出,随着模型变大,每增加一个参数所带来的性能提升在减小。此外,理论上关于机器学习中的泛化和过拟合也对LLM的资源效率提出了挑战。系统层面:考虑到LLM的庞大模型大小和训练数据集,将它们全部放入单个GPU/TPU的内存中变得不可行。因此,为LLM优化训练过程的复杂系统设计变得至...
LoRA微调语言大模型的实用技巧
4.Adam为每个模型参数引入了两个新参数,所以人们通常认为它是一种内存密集型优化器,但这并没有显著影响LLM的内存峰值需求,因为大部分内存用于大规模矩阵乘法运算上,而不是保留额外的参数。5.对静态数据集来说,进行多次迭代(也就是进行多轮训练)并不一定有益。相反,这可能会由于过拟合,导致结果恶化。6.如...
2030年,Scaling Law会到达极限吗?GPT-6能出来吗?
通过分布式训练减轻电力限制在技术上是可行的。AI训练的基本结构很便于地理分布训练,因为数据集被分成多个batch,并且模型权重的更新只在每个batch结束时发生一次。在分布式设置中,这些batch可以在不同地点处理,数据中心只需要在每个batch结束时同步和共享梯度更新。
具身大模型研究综述
因此一个合理的猜想是,优化模型的结构和训练方法对模型性能的提高存在上限,而提高数据的规模和质量却可以让这个上限不断提高,并且这个提高目前没有发现上限。因此以数据为中心的观点逐渐被重视,由此出现预训练模型。4.基于预训练模型的方法:预训练模型是深度学习模型在大规模预训练数据集训练后得到,例如计算机视觉(CV...