NVIDIA推出全新AI PC频道,拓展消费领域市场影响力

NVIDIA已经将其RTX平台定位为“高级AIPC”平台,并且有报告指出,该公司最终将开发其专用的“PCCPU”。NVIDIA承诺,其RTXGPU能够将AI模型训练速度提高30倍,现代游戏的帧率(FPS)提高8倍,并将图像生成速度提高13倍。这些性能提升使得包括Meta、谷歌在内的多家巨头企业已经部署了NVIDIA的...

智算中心太“多”,大模型不够用了 | 钛媒体深度

可以看出,除了第一种基础大模型的训练需求之外,其余的大模型算力需求并不十分紧缺,不用最新的英伟达GPU卡,国产AI芯片也能顶上,企业可以在价格、成本、易用性等因素之间寻找平衡点。ZStackCTO王为提到了一个很有意思的现象,也是国内企业不得已为之的权宜之计——他表示,企业对于AI的投入还是相对比较谨慎的,在很...

对话| 元戎启行周光:今天的自动驾驶是模型拖后腿

不知道你用没用过GPT-2,参数很小,自己用一个电脑就可以训练,一张显卡就能用。到今天10万张显卡,三年就走完10万倍。车端不可能,它的算力增长不会像云端那样,可以拿电来堆。三年能变100倍就已经挺牛了。这个scaling的过程会拉得比较长一点。所以模型的作用很重要。因为同样算力的情况之下,你的...

OpenAI模型提升速度放缓

这意味着,随着高质量数据趋于有限,AI模型的改进速度可能会放缓。不仅如此,Orion的训练中涉及来自旧模型(例如GPT-4与一些推理模型)的AI生成数据,这可能导致其重现旧模型的一些行为。为此,OpenAI成立了一个“基础”团队,以在高质量新数据供应减少的情况下,研究能让AI模型保持改进的新方法。据悉,公司计划基于AI合成数...

硅谷投资人:大模型性能达到了局部顶点,智能提升速度明显放缓!

值得注意的是，GPU的增加是相当一致的。尽管我们在同样的速度增加GPU，我们却未能获得相应的智能提升。其中可能有许多原因，包括数据的匮乏等。我们正在耗尽人类知识。MarcAndreessen：是的，确实如此。简而言之，这背后的原因是这些系统的性能与训练数据密切相关。这些大型模型基本上是通过抓取互联网内容来训练的，使用...

智算中心太“多”,大模型不够用了

缺算力是真的,空置也是真的智算中心并不是绝对意义上的“多”,无论从各种视角看,真正适配大模型训练的算力在未来一段时间仍有很大的缺口,大规模智算中心的建设不会停止(www.e993.com)2024年11月24日。以OpenAI为代表,ChatGPT发布两年来,大模型产业发展的脚步似乎变慢了,不排除这是大模型新一轮爆发前的蛰伏,在“ScalingLaw”(规模法则)...

谢赛宁新作:表征学习有多重要?一个操作刷新SOTA,DiT训练速度暴涨...

要学习到分布p(),就需要训练扩散模型θ(t,t),训练目标是进行速度预测,具体方法如上一节所述。放在自监督表示学习的背景中,可以将扩散模型看成编码器fθ:??和解码器gθ:??的组合,其中编码器负责隐式地学习到表示t以重建目标t。然而,作者提出,用于生成的大型扩散模型并不擅长表征学习,因此REPA引入了外部的...

免训练加速DiT!Meta提出自适应缓存新方法,视频生成快2.6倍“并非...

现在,视频生成模型无需训练即可加速了?!Meta提出了一种新方法AdaCache,能够加速DiT模型,而且是无需额外训练的那种(即插即用)。话不多说,先来感受一波加速feel(最右):可以看到,与其他方法相比,AdaCache生成的视频质量几乎无异,而生成速度却提升了2.61倍。据了解,AdaCache灵感源于“并非所有视频都同等重要”。

OpenAI正制定新战略 以应对人工智能改进速度放缓问题

换句话说,人工智能改进的速度似乎正在放缓。事实上,“猎户座”模型在某些方面(如编程)可能并不会比以前的模型更好。为此,OpenAI成立了一个基础团队,研究如何在新的训练数据不断减少的情况下继续改进模型。据报道,这些新策略包括在AI模型生成的合成数据上训练Orion,以及在后期训练过程中对模型进行更多改进。关于GPT...

国产大模型首次超过 GPT-4o!零一万物「闪电」只用 2000 张 GPU...

通过这种各有侧重的方式,Yi-Lightning得以在不同阶段吸收不同的知识,既便于模型团队进行数据配比的调试工作,同时在不同阶段采用不同的batchsize和LRschedule来保证训练速度和稳定性。结合多阶段的训练策略,辅之以自创高质量数据生产管线,零一万物不仅可以保证Yi-Lightning的训练效率,还可以让Yi-Lightnin...