高文院士:下一代鹏城云脑即将推出 训练万亿级参数大模型|关注省...

“E级算力描述的是算力的强弱,每秒能够进行1018次运算。”采访中,高文团队成员对“E级算力”的概念进行了通俗解释,并分享了鹏城云脑Ⅱ在大模型训练和智能算力方面的新进展。团队表示,该项目为国家新质生产力的发展提供了强劲动力,涉及智慧城市、生物医药、智能交通等领域,并且已经开始在国家战略需求、地方经济社会发...

10分钟读懂:全面解析AI大模型

参数是指模型的大小,一般来说参数越大,模型的能力越强。大模型的参数单位一般用“B”来表示,1B代表10亿参数。以下面的两张图为例,第一张图是阿里百炼平台的模型广场,另一张图是欧拉玛的模型广场,这里面的模型基本都会按照“名称”+“版本”+“参数”的形式分类。参数的单位基本都是“B”,但是因为有些模型...

transformer的细节到底是怎么样的?Transformer 连环18问!

17.2硬件上,base模型是8个P100GPU训练了12个小时,大模型是训练了3.5天。17.3模型参数和调参层面:第一,可训练的参数包括WQ、WK、WV、WO,换包括FFN层的参数。第二,可调的参数包括:每一个token向量表示的维度(d_model)、head的头数、Encoder和Decoder中block重复的次数N、FFN中间层向量的维度、Labelsmoothing...

NeurIPS 2024 | 大模型的词表大小,同样适用于Scaling Law

研究大型语言模型(LLMs)的扩展法则(scalinglaws)时,以前的工作主要关注模型参数和训练数据的大小,而忽略了词表大小的作用。本研究通过训练包含不同词表配置的模型(参数范围从33M到3B,字符数最多500B),提出了三种方法来预测计算最优的词表大小:基于FLOPs的、基于导数的和基于损失函数参数拟合的估计方法。...

只激活3.8B参数,性能比肩同款7B模型!训练微调都能用,来自微软

名称之中,Q指的是量化(Quantization),意味着它除了普通模型之外,也兼容量化技术,适用于各种量化方式的模型。作者进一步表示,如果把Q-Sparse与模型量化技术结合,还可以实现更大程度的降本增效。另外在研究Q-Sparse的同时,团队也对参数规模、稀疏率和模型性能三者之间的关系进行了深入探寻,并发现了适用于模型推理优化...

摩尔线程、羽人科技完成70亿参数大模型训练测试:稳定性极佳

快科技6月7日消息,摩尔线程官方宣布,联合羽人科技,已成功实现了夸娥(KUAE)千卡智算集群与羽人系列模型解决方案的训练兼容适配,高效完成了70亿参数羽人大语言模型YuRen-7b的训练测试(www.e993.com)2024年11月24日。测试结果显示,训练效率达到预期,夸娥千卡智算集群展现出了高度的兼容性和稳定性。

万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...

所以,有一阵子有不少人或明或暗使用GPT-4的再生数据来训练自己的模型(所谓“蒸馏”),都有些犹抱琵琶半遮面不好意思的样子。当然,这也有OpenAI自己给出的其实是相当荒谬而且实际上无法真正enforce的条款:不得大规模使用它的生成数据来训练其他模型。

科学家提出大模型微调新方法,效果优于现有大模型参数高效微调

干预的表征通常是很少量的分词(tokens)所在位置的表征,以帮助研究人员省训练参数。输入序列中的时间概念是关键。现有的PEFT通常会忽略时间的概念,而是对于模型产生的表征进行全局修改。换言之,每一层、每一个分词对应的表征,全部都会产生变化来达到训练的目标。

最新千亿大模型免费商用:1026亿参数,无需授权,诚邀开发者共同训练

基于LFA的模型结构,源2.0-102B模型训练288B的Tokens,最终TrainingLoss为1.18;源1.0-245B模型训练180B的Tokens,最终TrainingLoss为1.64.从源1.0到源2.0,TrainingLoss降低28%。03、计算的改进相较于源1.0的计算方案,源2.0也进行了升级。它在3D并行策略的基础上,提出了非均匀流水并行+优化器参数并行(ZeRO)+...

AI大模型:为什么训练需要如此多算力

参考从GPT3.5到GPT4的参数量级跃迁，粗略估计，我们或可在GPT5及同等水平模型上看到类似人类的知识水平。理论上的最优训练规模：训练Token数约等于20倍的参数量，即228万亿token数。根据《Chinchilladata-optimalscalinglaws:InplainEnglish》（AlanD.Thompson），对于不同大小的模型，为了发挥出模型的最佳...