量化遇瓶颈:Scaling Law无法无限扩展?科学家揭示低精度训练的极限

在低精度训练中,模型的ScalingLaws变得更加复杂,因为量化带来的误差可能影响模型的准确性,尤其是在处理大量数据时。传统的ScalingLaws多基于高精度训练,并未考虑低精度带来的误差放大效应。为此,团队提出了一种“精度感知”(precision-aware)的缩放定律,相比以往研究,该定律不仅考虑了模型参数的数量和数据规模,...

Scaling Law或将终结?哈佛MIT预警:低精度量化已无路可走,重磅研究...

就训练来说,「精度感知」scalinglaw能够预测不同部分采用不同精度的模型的损失。在某些情况下,用低精度训练LLM可能更有效率。论文中,作者统一了训练后和预训练量化的scalinglaw,建立了一个完整的理论框架。这个单一函数形式可以预测在不同精度下进行训练和推理时的性能降级。基于465次以上的预训练实验,在最大1...

广东电网申请接地网腐蚀预测模型相关专利,有效提高接地网腐蚀预测...

本方案通过采用两个维度的样本数据的模型训练,分别针对第一模型参数和第二模型参数进行不断训练和修正,有效提高了接地网腐蚀预测模型的模型精度,从而提高了接地网腐蚀预测的精度和效率,简化了接地网腐蚀的检测流程。本文源自:金融界作者:情报员

阿里发布万亿参数AI大模型M6 训练能耗大幅降低

环球网科技综合报道记者勃潺6月25日,阿里巴巴达摩院发布“低碳版”巨模型M6,在全球范围内首次大幅降低万亿参数超大模型训练能耗。通过一系列技术创新,达摩院团队仅使用480卡GPU,即训练出了规模达人类神经元10倍的万亿参数多模态大模型M6,与英伟达、谷歌等海外公司实现万亿参数规模相比,能耗降低超八成、效率提升...

AI大模型训练成本再降30%!一行代码助力混合精度升级|开源新动态

当前，FP8混合精度训练中，影响结果的主要因素就是scaling方案。市面上常见的有两种：一种是延迟scaling，它通过先前时间段的值来估算当前的scaling，并将更新和矩阵乘法合并，虽然高效，但收敛性受到影响；另一种是实时scaling，直接利用当前张量的值来计算scaling，计算效率较低，但收敛性较佳。根据NVIDIA的研究报告，...

海光信息:海光DCU能支持全精度模型训练,实现大型模型全面应用

海光信息：海光DCU能支持全精度模型训练，实现大型模型全面应用金融界5月16日消息，有投资者在互动平台向海光信息提问：前几天民生证券召开的电话会议请的专家说dcu训练大模型完全不能打，请问是否属实？公司回答表示：在AIGC持续快速发展的时代背景下，海光DCU能够支持全精度模型训练，实现LLaMa、GPT、Bloom、...

...通过剪枝和稀疏预训练,在不损失精度的情况下减少70%的模型大小...

广泛的任务适用性:由于高稀疏度下的准确率保持,这种结合方法使得模型可以广泛应用于各种NLP任务,包括那些对模型精度要求较高的场景。将SparseGPT剪枝与稀疏预训练相结合,不仅提高了模型在复杂任务中的表现,还通过减少所需的计算资源和简化模型优化过程,为大型语言模型的高效部署提供了新的可能性。

海光信息:支持全精度模型训练的DCU实现国内大模型的全面应用

海光信息：支持全精度模型训练的DCU实现国内大模型的全面应用金融界4月22日消息，有投资者在互动平台向海光信息提问：听说公司的gpgpu已实现在互联网等行业用户中的认证、适配及销售，请问是否属实？公司回答表示：在AIGC持续快速发展的时代背景下，海光DCU能够支持全精度模型训练，实现LLaMa、GPT、Bloom、Chat...

中国AI 正在突破芯片限制,训练最强模型不再只靠最强芯片

01中国AI行业在面临芯片短缺的情况下,采取多种策略维持发展,如编写更高效的代码、构建更小专业的模型和采用低精度训练模式。02低精度训练模式在美国被广泛使用,如Google,能加速模型输出,同时减少对计算资源的需求。03除此之外,华为昇腾芯片等国产GPU厂商在逐步填补英伟达留下的市场空白,近50%的中国大模型选择了昇腾...

万字干货!手把手教你如何训练超大规模集群下的大语言模型

同时,由于A800和H800集群内部的Nvlink被阉割,这在千亿参数模型训练时,TP的通信开销实际上超过了30%。最后,随着contextwindowsize的扩大变得越来越重要,序列长度的增加,原有的方案要么需要进行TP跨机操作,要么会引入大量的重计算。这导致在longcontext场景下,原有的训练方案的效率极低。