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OpenPie 和 ChatGPT 聊聊云上数据计算的那些事儿

要说时下科技圈最火的新技术话题,那就非 ChatGPT 莫属了。由它引发的各类“人工智能(AI)能否取代人工”的讨论狂飙不停,抛开法律和道德层面的争议,ChatGPT 确实可以准确地回答用户大部分的通用知识问题。那么大家是否会好奇,ChatGPT 是依靠什么获得了这样“无所不知”的超能力呢? 作为一款交流机器人,ChatGPT 的全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer(生成式预训练转换器),由 OpenAI 公司研发,并于2022年11月发布。ChatGPT 使用了基于 GPT-3.5 (最新开放版本)架构的大型语言模型,并通过强化学习在 Microsoft Azure 的超级计算机上进行训练,然后通过近端策略优化算法进行微调,参数量多达1750亿个。用一句话来概括:ChatGPT 的背后,技术底座是大型语言模型,核心竞争力是算力。 ChatGPT 对算力的需求之大可以通过这样一组数据呈现,GPT-3.5的训练使用Microsoft专门建设的 AI 计算系统,由1万个 V100 GPU 组成的高性能网络集群,总算力消耗约364...

大语言模型: 新的摩尔定律?

译者按: 最近一段时间,ChatGPT 作为一个现象级应用迅速蹿红,也带动了对其背后的大语言模型 (LLM) 的讨论,这些讨论甚至出了 AI 技术圈,颇有些到了街谈巷议的程度。在 AI 技术圈,关于 LLM 和小模型的讨论在此之前已经持续了不短的时间,处于不同生态位置和产业环节的人都有表达自己的观点,其中不少是有冲突的。 大模型的研究者和大公司出于不同的动机站位 LLM,研究者出于对 LLM 的突现能力 (emergent ability) 的好奇和对 LLM 对 NLP 领域能力边界的拓展、而大公司可能更多出自于商业利益考量;而社区和中小公司犹犹豫豫在小模型的站位上徘徊,一方面是由于对 LLM 最终训练、推理和数据成本的望而却步,一方面也是对大模型可能加强大公司数据霸权的隐隐担忧。但讨论,尤其是公开透明的讨论,总是好事,让大家能够听到不同的声音,才有可能最终收敛至更合理的方案。 我们选译的这篇文章来自于 2021 年 10 月的 Hugging Face 博客,作者在那个时间点站位的是小模型,一年多以后的 2023 年作者的观点有没有改变我们不得而知,但开卷有益,了解作者当时考虑的那...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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