多token预测 优化大模型推理效率 Meta等最新钻研
GPT，4、Gemini系列、Llama，3等开闭源大模型，理论经常使用的是下一个token预测，Next，tokenPrediction，的损失函数启动预训练，这种方法只管弱小，但有很多局限性，例如，须要少量的训练数据才干使模型到达人类儿......
新架构训练效率大幅优化 2来了 再战Transformer！原作者带队的Mamba
自2017年被提出以来，Transformer曾经成为AI大模型的干流架构，不时稳居言语建模方面C位，但随着模型规模的裁减和须要解决的序列不时变长，Transformer的局限性也逐渐凸显，一个很清楚的毛病是，Transformer模型中自......
公用于法律的两个开源大模型 最高1410亿参数
法国国度初等教育计算中心、巴黎萨克雷大学的钻研人员联结开源了公用于法律畛域的大模型——SaulLM，SaulLM一共有540亿、1410亿两种参数，以及基础模型和指令微调两种版本，SaulLM的最大特征是经常使用了5亿token的专业法律数......
训练的 长序列 LLM 疑问及优化 Sample Attention Packing
一、背景之前看过局部Megatron，LM的源码，也详细剖析过对应的>，SamplePacking中有很多可以探讨的技术点，比如Attention的成功和优化，Sample的组合及负载平衡疑问，有点相似调度疑问，以及不同打算对成......
HPN 训练的万卡集群 针对大规模 阿里 LLM
一、背景之前的文章中咱们详细引见了万卡GPU集群中的网络拓扑以及在万卡GPU集群中启动大规模LLM训练面对的应战和处置打算；也进一步引见了阿里云的汇合通讯调度框架C4和C4底层的阿里云新一代智算集群网络架构HPN7.0，不过上述HPN7.0......
1%的分解数据或致模型解体 LLM训练的保密危机
1、LLM训练的保密危机，1%的分解数据或致模型解体在LLM极速开展的当天，一个令人担心的现象正悄悄发生——模型解体，钻研发现，即使在训练数据中仅蕴含1%的分解数据，也或者造成LLM模型功能重大降低，无论如何参与训练数据量都不可优化成果，更......
代码权重数据全开源 退化2.0！一键跟踪静止物体 宰割一切
又是颁布即开源！Meta，宰割一切AI，二代在SIGGRAPH上刚刚亮相，相较于上一代，它的才干从图像宰割拓展到视频宰割，可实时处置恣意长视频，视频中没见过的对象也能轻松宰割追踪，更关键的是，模型代码、权重以及数据集统统开源！它和Llama......
GPU和CPU如何混合训练 大模型训练的GPU联手CPU显存优化剖析方法
假设经常使用fluid.CUDAPlace指定了全局的运转设施，飞桨将会智能把允许GPU计算的OP调配在GPU上口头，但是当模型参数量过大并且显存有限时，很或许会遇到显存超出的状况，如上方的示例代码，embedding层的参数size蕴含两......
最强GPT 长高低文才干只是吹嘘
大数字一贯吸引眼球，千亿参数、万卡集群，——还有各大厂商不时在卷的超长高低文，从一开局的几K几十K，开展到了当初的百万token级别，Gemini的最新版本可以接纳200万个token作为高低文，这大略相当于140万个单词、2小时视频或许2......
你的LoRA须要降级了！科大讯飞等提出MiLoRA 陈腐且高效的LoRA变体
论文链接，https，arxiv.org，pdf，2410.18035低秩顺应，LoRA，及其专家混合，MOE，变体是十分有效的参数高效微调，PEFT，方法，但是，由于在Transformer层中增加了LoRA模块和MOErouters，这......