明略科技は、大規模モデルの事前学習プロセスを監視するためのTensorBoardのCインターフェースをオープンソース化しました。このツールを使用することで、モデルパラメータと結果を可視化し、訓練状況を分析することで、大規模モデルの訓練プロセスと効果を向上させることができます。
このツールは、スカラー、ヒストグラム、画像、音声など、多様なデータ形式で訓練指標を表示します。明略科技は、このオープンソースツールを通じて、より多くの研究者や開発者が大規模モデルの研究開発に参加し、人工知能の様々な分野への応用を促進することを期待しています。
大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い、モデルのトレーニングと推論コストが研究とアプリケーションの焦点となっています。最近、テンセント混元チームは重要な研究を発表し、低ビット浮動小数点量子化トレーニングの「Scaling Laws」、つまり浮動小数点量子化トレーニングのスケーリング則について深く掘り下げました。この研究の中核は、モデルの精度を下げることで、性能を損なうことなく計算とストレージコストを大幅に削減する方法を探ることです。研究チームは...
近年、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングはますます高コスト化、複雑化しており、限られた大規模テクノロジー企業だけが対応する計算リソースを保有しています。しかし、Googleは最近、SALT（小規模モデルによる大規模モデルトレーニング支援）と呼ばれる新しい手法を発表しました。この革新は、AIトレーニングの様相を一変させる可能性があります。画像注記: 画像はAIによって生成され、画像ライセンスプロバイダーMidjourneyが、Google ResearchとDeepMindの最新の研究論文「ほんの少しの助けで、遠くまで行ける：小型言語モデルを活用した～」に基づいて作成されました。
Transformerや言語モデルなどの大規模AIモデルのトレーニングは、AI分野において不可欠な要素となっていますが、高額な計算コスト、メモリ消費、エネルギー需要という課題にも直面しています。例えば、OpenAIのGPT-3は1750億個のパラメータを持ち、数週間のGPUトレーニングを必要とします。このような膨大なリソース需要は、大規模な計算リソースを持つ組織でのみこの技術の応用を制限するだけでなく、エネルギー効率と環境への影響に対する懸念も高まっています。これらの課題を解決することは、AIの発展をより広く利用可能にするために不可欠です
