chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

日本團(tuán)隊(duì)發(fā)布在富岳超算上訓(xùn)練的Fugaku-LLM大模型

微云疏影 ? 來(lái)源:綜合整理 ? 作者:綜合整理 ? 2024-05-11 10:05 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

5月11日訊,多方企業(yè)與機(jī)構(gòu)聯(lián)手的日本研究小組昨日公布了Fugaku-LLM大型模型。該模型最大特點(diǎn)在于在Arm架構(gòu)超算“富岳”上完成了訓(xùn)練。

自2023年5月起,F(xiàn)ugaku-LLM模型的開(kāi)發(fā)工作開(kāi)始展開(kāi),最初參與團(tuán)隊(duì)包括富士通、東京工業(yè)大學(xué)、日本東北大學(xué)以及日本理化學(xué)研究所(簡(jiǎn)稱理研)。

至同年8月,又有三家合作伙伴——名古屋大學(xué)、CyberAgent(同時(shí)也是游戲巨頭Cygames的母公司)及HPC-AI領(lǐng)域創(chuàng)新企業(yè)Kotoba Technologies加入項(xiàng)目。

研究團(tuán)隊(duì)在昨日的新聞發(fā)布會(huì)上表示,他們成功利用富岳超算的強(qiáng)大性能,使矩陣乘法運(yùn)算速度提升6倍,通信速度提高3倍,從而證明大型純CPU超算同樣適用于大模型訓(xùn)練。

Fugaku-LLM模型參數(shù)規(guī)模達(dá)13B,成為日本國(guó)內(nèi)最大的大型語(yǔ)言模型。

該模型采用13824個(gè)富岳超算節(jié)點(diǎn),在3800億個(gè)Token上進(jìn)行訓(xùn)練,其中60%為日語(yǔ)數(shù)據(jù),其余40%涵蓋英語(yǔ)、數(shù)學(xué)、代碼等內(nèi)容。

研究團(tuán)隊(duì)表示,F(xiàn)ugaku-LLM模型能夠在交流過(guò)程中自然運(yùn)用日語(yǔ)敬語(yǔ)等特殊表達(dá)方式。

在測(cè)試結(jié)果方面,該模型在日語(yǔ)MT-Bench模型基準(zhǔn)測(cè)試中的平均得分高達(dá)5.5,位列基于日本語(yǔ)料資源的開(kāi)放模型之首;在人文社科類別的測(cè)試中更獲得了9.18的高分。

現(xiàn)如今,F(xiàn)ugaku-LLM模型已在GitHub和Hugging Face平臺(tái)公開(kāi)發(fā)布,外部研究人員和工程師可在遵循許可協(xié)議的基礎(chǔ)上,將該模型應(yīng)用于學(xué)術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • cpu
    cpu
    +關(guān)注

    關(guān)注

    68

    文章

    11187

    瀏覽量

    221294
  • 模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    3611

    瀏覽量

    51428
  • 語(yǔ)言模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    566

    瀏覽量

    11180
  • 大模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    3348

    瀏覽量

    4717
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    廣和通發(fā)布端側(cè)情感對(duì)話大模型FiboEmo-LLM

    9月,廣和通正式發(fā)布自主研發(fā)的端側(cè)情感對(duì)話大模型FiboEmo-LLM。該模型專注于情感計(jì)算與自然語(yǔ)言交互融合,致力于為AI玩具、智能陪伴設(shè)備等終端場(chǎng)景提供“情感理解-情感響應(yīng)”一體化
    的頭像 發(fā)表于 09-26 13:37 ?1417次閱讀

    詳解 LLM 推理模型的現(xiàn)狀

    領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展,特別是自DeepSeekR1發(fā)布后興起的推理時(shí)間計(jì)算擴(kuò)展相關(guān)內(nèi)容。LLM中實(shí)施和改進(jìn)推理簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),基于LLM的推理模型
    的頭像 發(fā)表于 04-03 12:09 ?943次閱讀
    詳解 <b class='flag-5'>LLM</b> 推理<b class='flag-5'>模型</b>的現(xiàn)狀

    用PaddleNLP為GPT-2模型制作FineWeb二進(jìn)制預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

    作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 《用PaddleNLP4060單卡上實(shí)踐大模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)》發(fā)布后收到讀者熱烈反響,很多讀者要求進(jìn)一步講解更多的技術(shù)細(xì)節(jié)。本文主要針對(duì)大語(yǔ)言
    的頭像 發(fā)表于 03-21 18:24 ?3367次閱讀
    用PaddleNLP為GPT-2<b class='flag-5'>模型</b>制作FineWeb二進(jìn)制預(yù)<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>數(shù)據(jù)集

    無(wú)法OVMS上運(yùn)行來(lái)自Meta的大型語(yǔ)言模型LLM),為什么?

    無(wú)法 OVMS 上運(yùn)行來(lái)自 Meta 的大型語(yǔ)言模型LLM),例如 LLaMa2。 從 OVMS GitHub* 存儲(chǔ)庫(kù)運(yùn)行 llama_chat Python* Demo 時(shí)遇到錯(cuò)誤。
    發(fā)表于 03-05 08:07

    小白學(xué)大模型:構(gòu)建LLM的關(guān)鍵步驟

    隨著大規(guī)模語(yǔ)言模型LLM性能、成本和應(yīng)用前景上的快速發(fā)展,越來(lái)越多的團(tuán)隊(duì)開(kāi)始探索如何自主訓(xùn)練LLM
    的頭像 發(fā)表于 01-09 12:12 ?1423次閱讀
    小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>:構(gòu)建<b class='flag-5'>LLM</b>的關(guān)鍵步驟

    GPU是如何訓(xùn)練AI大模型

    AI模型訓(xùn)練過(guò)程中,大量的計(jì)算工作集中矩陣乘法、向量加法和激活函數(shù)等運(yùn)算上。這些運(yùn)算正是GPU所擅長(zhǎng)的。接下來(lái),AI部落小編帶您了解G
    的頭像 發(fā)表于 12-19 17:54 ?1024次閱讀

    什么是大模型、大模型是怎么訓(xùn)練出來(lái)的及大模型作用

    ,基礎(chǔ)模型。 ? 大模型是一個(gè)簡(jiǎn)稱,完整的叫法,應(yīng)該是“人工智能預(yù)訓(xùn)練模型”。預(yù)訓(xùn)練,是一項(xiàng)技術(shù),我們后面再解釋。 ? 我們現(xiàn)在口頭上常說(shuō)
    的頭像 發(fā)表于 11-25 09:29 ?1.5w次閱讀
    什么是大<b class='flag-5'>模型</b>、大<b class='flag-5'>模型</b>是怎么<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>出來(lái)的及大<b class='flag-5'>模型</b>作用

    什么是LLM?LLM自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域迎來(lái)了革命性的進(jìn)步。其中,大型語(yǔ)言模型LLM)的出現(xiàn),標(biāo)志著我們對(duì)語(yǔ)言理解能力的一次飛躍。LLM通過(guò)深度學(xué)習(xí)和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,使得
    的頭像 發(fā)表于 11-19 15:32 ?4219次閱讀

    從零開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)大語(yǔ)言模型需要投資多少錢?

    一,前言 ? AI領(lǐng)域,訓(xùn)練一個(gè)大型語(yǔ)言模型LLM)是一個(gè)耗時(shí)且復(fù)雜的過(guò)程。幾乎每個(gè)做大型語(yǔ)言模型
    的頭像 發(fā)表于 11-08 14:15 ?1166次閱讀
    從零開(kāi)始<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>一個(gè)大語(yǔ)言<b class='flag-5'>模型</b>需要投資多少錢?

    如何訓(xùn)練自己的LLM模型

    訓(xùn)練自己的大型語(yǔ)言模型LLM)是一個(gè)復(fù)雜且資源密集的過(guò)程,涉及到大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)。以下是訓(xùn)練LLM
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:30 ?1866次閱讀

    LLM技術(shù)對(duì)人工智能發(fā)展的影響

    。 一、LLM技術(shù)人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用 自然語(yǔ)言處理(NLP) LLM技術(shù)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。通過(guò)訓(xùn)練
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:28 ?2223次閱讀

    LLM和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

    訓(xùn)練方法 LLM: 預(yù)訓(xùn)練和微調(diào): LLM通常采用預(yù)訓(xùn)練(Pre-training)和微調(diào)(Fine-tuning)的方法。預(yù)
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:25 ?2531次閱讀

    新品|LLM Module,離線大語(yǔ)言模型模塊

    LLM,全稱大語(yǔ)言模型(LargeLanguageModel)。是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能模型。它通過(guò)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,從而能夠進(jìn)行對(duì)話、回答問(wèn)題、撰寫文本等其他任務(wù)
    的頭像 發(fā)表于 11-02 08:08 ?1341次閱讀
    新品|<b class='flag-5'>LLM</b> Module,離線大語(yǔ)言<b class='flag-5'>模型</b>模塊

    英偉達(dá)推出歸一化Transformer,革命性提升LLM訓(xùn)練速度

    了新的突破。 相較于傳統(tǒng)的Transformer架構(gòu),nGPT保持原有精度的同時(shí),直接將大型語(yǔ)言模型(LLM)的訓(xùn)練速度提升了高達(dá)20倍。這一顯著的性能提升,無(wú)疑將極大地推動(dòng)AI技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 10-23 11:30 ?1114次閱讀

    端到端InfiniBand網(wǎng)絡(luò)解決LLM訓(xùn)練瓶頸

    的,這需要大量的計(jì)算資源和高速數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)。端到端InfiniBand(IB)網(wǎng)絡(luò)作為高性能計(jì)算和AI模型訓(xùn)練的理想選擇,發(fā)揮著重要作用。本文中,我們將深入探討大型語(yǔ)言模型
    的頭像 發(fā)表于 10-23 11:26 ?7758次閱讀
    端到端InfiniBand網(wǎng)絡(luò)解決<b class='flag-5'>LLM</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>瓶頸