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

苏锐:过去,高性能计算主要依赖MPI范式,这要求计算和存储之间频繁通信,对存储性能和网络稳定性要求极高。但随着MapReduce和AI的发展,我们开始采用更分布式的系统设计。在AI训练中,数据访问模式的变化也带来了新的存储需求。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。

腾讯云李想:云上智能, 一站式打造AI原生应用

(1)高质量模型选择模型作为中枢控制系统,精准的采购决策至关重要。企业在综合评估各种因素后,应优先选择成本效益最高的模型。(2)模型工程化处理很多客户也会选择自建模型,这会涉及众多工程化处理环节。这包括模型微调的实施、模型版本的管理以及应用的发布等步骤。(3)算力成本优化由于GPU是一个硬成本,再加上...

开源模型还是商业模型?阿里云智能张翅提出金融企业选择大模型的6...

云平台上的弹性资源和高效管理工具为大模型的开发和优化提供了理想的环境,极大地加速了AI大模型的迭代周期,使得模型能够更快地进化和优化,更好地适应各种复杂的应用需求。而且,大模型所遵循的scalinglaws(规模定律)正重塑着算力基础设施。随着模型规模的不断扩大,其对计算资源的需求也呈指数级增长,这一现象催生了...

郑东|生成式人工智能服务的软法之治

研究结果表明:第一,成本效益对这些实体的行为有显著影响;第二,在政府有效治理的前提条件下,第三方独立机构和人工智能公司的行为选择表现出周期性波动。一方面,生成式人工智能软法治理框架需要根据人工智能带来的具体风险以及不同司法管辖区执法的相对成本和收益进行调整;另一方面,从成本效益的角度来看,政府对人工智能治理的...

2024外滩金融峰会精彩回顾

与会专家认为,全球挑战需要全球治理来应对。然而当前全球治理的效率越来越低,作用也未能达到预期,全球治理存在巨大赤字。许多本应解决的问题都未能得到妥善解决,比如气候变化;一些紧迫问题刚刚提上议事日程,未来仍有很长的路要走,例如人工智能(AI)。而要解决当前的全球治理赤字,建设性地管理中美关系是关键。

阿里云金融创新峰会今日召开,发布业内首份金融大模型指南

大模型发展背景与趋势大模型是DT时代标志性产物大模型是数字转型(DT)时代的产物,标志着人工智能技术的一次重大突破,尤其是在自然语言处理(NLP)、图像识别、推荐系统等领域(www.e993.com)2024年11月14日。这些大模型,如OpenAI的GPT系列、Meta的Llama、Google的Gemini,基于Transformer架构,通过消化海量数据集进行预训练,获得了对人类语言、图像等数据...

超额收益增长模型AEG:PE估值的内涵逻辑 | 民生金工

首先用AEG_EP因子选取TOP100,然后选择股利再投资/P比率高的TOP50股票,这意味着我们投资于那些市场尚未充分认识到其增长潜力的公司。该组合在近十年内实现了近30%的年化收益,相对于wind全A的年化超额收益达到了22.93%,信息比率达到1.82。组合的风格归因结果显示,它偏好中盘偏大的价值型股票,具有较低的市场波动性和...

深度解析RAG大模型知识冲突,清华西湖大学港中文联合发布

1.首次系统性地总结了知识冲突领域的研究工作;2.全面分析了三种大模型可能遭遇的冲突类型,特别是对参数化知识冲突进行讨论;3.我们不仅探讨了每种冲突的分析,还从其“生命周期”的视角出发,审视了冲突的起因、表现以及可能的解决策略。探索Context-memoryconflict:起因、表现与解决方案...

建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)

实验证明了这一方法的有效性。论文链接:httpsarxiv/abs/2403.07500华为提出PixArt-Σ:可以生成4K分辨率图像的扩散Transformer模型来自华为诺亚方舟实验室、大连理工大学、香港大学和香港科技大学的研究团队提出了一个能够直接生成4K分辨率图像的DiffusionTransformer模型(DiT)——PixArt-Σ,它与...

加速智能化升级,政企需要什么样的云?

最后,针对大模型训练的中断问题,华为云通过故障自动修复、备机自动更换分配、热复位续训等能力实现了大模型的长稳训练,保障30+天不中断,全面满足大模型训练的稳定性要求。典型的例子就是山东能源,基于大模型混合云构建了打造业内首个矿山大模型,确保“数据不出域”的前提下,推进人工智能大规模“下井”,目前已经在...