文章详细分析了千亿级参数大模型的算力需求。以浪潮信息自研的中文大模型源1.0为例,它采用266台8卡A100服务器,单卡计算效率达到44%,采用张量并行、流水线并行和数据并行的三维并行策略。文章提出要提高大模型性能,需要从框架、IO、通信等多个方面进行优化。与GPT-4相比,国内大模型在算力、算法、数据等方面还存在较大差距。需要继续加大技术研发力度,以提升大模型的性能。
文章详细分析了千亿级参数大模型的算力需求。以浪潮信息自研的中文大模型源1.0为例,它采用266台8卡A100服务器,单卡计算效率达到44%,采用张量并行、流水线并行和数据并行的三维并行策略。文章提出要提高大模型性能,需要从框架、IO、通信等多个方面进行优化。与GPT-4相比,国内大模型在算力、算法、数据等方面还存在较大差距。需要继续加大技术研发力度,以提升大模型的性能。
近日,来自上海交通大学和哈佛大学的研究团队推出了一种全新的模型微调方法 ——LoRA-Dash。这个新方法声称比现有的 LoRA 方法更加高效,特别是在特定任务的微调中,它可以在参数量减少8到16倍的情况下,依然达到相同的效果。这无疑是对那些需要大量计算资源的微调任务的一次重大突破。在大规模语言模型快速发展的背景下,微调特定任务的需求日益增长。然而,微调往往需要消耗大量的计算资源。为了解决这一问题,研究团队引入了参数高效微调(PEFT)策略,LoRA 就是一个典型的例
Anthropic发布AI开发平台新功能,以简化AI应用开发流程。新亮点包括在控制台生成、测试和评估AI提示的能力,自动生成测试用例和比较输出功能,以及由Claude 3.5 Sonnet支持的提示生成器。开发者只需描述任务,Claude即可生成高质量提示。更新还引入测试套件生成功能,允许用户添加或导入测试用例,并可一键运行所有测试,调整参数。包括响应评估工具和并排比较输出选项,以改进提示并邀请专家评分,目标是加速和提高AI应用的性能优化。此更新为目标人群提供了更高效、便捷的AI开发方式,并促进了AI领域的创新和进步。
["华为高级副总裁、运营商BG总裁李鹏在全球移动宽带论坛上表示,大模型为代表的AI应用发展带来对智能算力的爆发式需求。","李鹏认为,数字经济时代,5G引领互联网通用技术的突破,重构了数智经济的新范式,各种创新正在加速到来。","数智经济未来发展的五大趋势已愈发清晰,到2025年,智能算力需求将达到当前的100倍。","为了充分释放这些算力潜能,需要更先进的网络能力,需要更大的带宽、更低的时延、才能更好的「联接智能」,同时网络需要「内生智能」,持续提升自动化、智能化水平。","5G已经走在商业成功的正确道路上,而5G-A是5G发展的自然选择。"]