No mundo da IA, 'força bruta resolve tudo' parece ser a regra de ouro. Modelos maiores, mais dados, maior poder computacional, tudo isso parece aproximar-nos do santo graal da inteligência. No entanto, por trás desse progresso veloz, escondem-se custos e pressão de consumo de energia significativos. Para tornar o treinamento de IA mais eficiente, os cientistas têm procurado otimizadores mais poderosos, como um treinador que guia os parâmetros do modelo para uma otimização contínua, atingindo finalmente o estado ideal. O AdamW, como otimizador padrão para pré-treinamento Transformer, tem sido um padrão na indústria por anos,

Na área de IA de código aberto, a diferença em relação às grandes empresas de tecnologia não se limita apenas à capacidade de computação. A AI2 (anteriormente Allen Institute for Artificial Intelligence) está reduzindo essa lacuna por meio de uma série de iniciativas inovadoras. Sua solução de pós-treinamento Tülu3, recém-lançada, torna acessível a transformação de modelos de linguagem grandes 'brutos' em sistemas de IA práticos. Ao contrário da crença popular, os modelos de linguagem básicos não estão prontos para uso direto após o pré-treinamento. Na verdade, o processo de pós-treinamento é o elemento crucial que determina o valor final do modelo. É nessa fase que o modelo se transforma de um modelo 'onipresente'...

Modelos de linguagem grandes (LLMs), como GPT e Llama, revolucionaram o campo da inteligência artificial. No entanto, treinar esses modelos imensos de forma eficiente e alinhá-los com os valores humanos continua sendo um desafio. O aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) é um método importante de treinamento de LLM amplamente utilizado, mas os frameworks tradicionais de RLHF têm limitações em flexibilidade, eficiência e escalabilidade. Para resolver esses problemas, a equipe de modelos de linguagem grandes Doubao da ByteDance lançou o framework RLHF chamado HybridFlow, um projeto open source que...

Na recente conferência de tecnologia de nuvem de vídeo, a Volcano Engine lançou uma inovação importante: uma solução de pré-processamento de vídeo para treinamento de modelos grandes. Essa tecnologia já foi aplicada com sucesso ao modelo de geração de vídeo Doubao, marcando um grande avanço na tecnologia de geração de vídeo com IA. O presidente da Volcano Engine, Tan Dai, enfatizou que a AIGC e as tecnologias multimodais estão mudando profundamente a experiência do usuário. Com base na experiência prática do Douyin, a Volcano Engine está explorando ativamente a integração de modelos grandes de IA e tecnologia de vídeo, oferecendo soluções abrangentes para empresas. O responsável pela arquitetura de vídeo do grupo Douyin, Wang Yue, apontou que o treinamento de modelos grandes enfrenta muitos desafios.

'Modelos de linguagem grandes têm chamado a atenção da comunidade de IA, demonstrando capacidades impressionantes.' 'A equipe de pesquisa da Apple revela a tecnologia WRAP para pré-treinamento de modelos grandes com dados sintéticos.' 'O WRAP melhora o desempenho do modelo, reformula documentos da web e aprimora os resultados do pré-treinamento.' 'O uso de dados sintéticos de alta qualidade acelera o treinamento, melhora o desempenho geral e abre novas possibilidades.'

A ZTE lançou um novo servidor de IA que suporta o treinamento de modelos grandes. Para atender às necessidades de treinamento e inferência de modelos de pequeno e médio porte, a ZTE lançou os servidores da série G5. A ZTE planeja lançar este ano um novo servidor de IA que suporta o treinamento de modelos grandes.