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每日一博 | 千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,“一朝看尽长安花”似乎近在眼前 …… 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助。 近年来,语言模型越训越大已成为常态。大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识。本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论。 首先,我们要感谢促成或赞助我们这个小组最终完成了训练 1760 亿参数模型这一惊人壮举的公司、个人和团体。 然后,我们开始讨论硬件配置和主要技术组件。 以下是对本项目的简要总结: 硬件 384 张 80GB A100 GPU 软件 Megatron-DeepSpeed 模型架构 基于 GPT3 数据集 含 59 种语言,共 3500 亿词元 训练时长 3.5 个月 人员组成 该项目由 Thomas Wolf (Hugging Face 联合创始人兼 CSO) 发想,他敢于与大公司竞争,提出不仅要训练出立于世界上最大的多语言模...

Google 聊天机器人 Bard 已开放内测

谷歌对标 ChatGPT 的 AI 聊天机器人 Bard 已开放内测。 上次 Bard 在全球直播中出丑,在回答一个客观的天文学问题时出现了严重的错误,导致谷歌股价暴跌。在进行短期完善后终于开放了内测,谷歌高层非常看重这个项目,CEO 亲自发推帮忙宣传。 区别于 ChatGPT 的 GPT 3.5 /4 模型,Bard 使用的是 Google 自己的 LaMNDA 模型。在交互界面上没什么区别,谷歌 Bard 会生成三个不同的回答供用户选择(什么多结局剧情): 当然,如果对三个回答都不满足,也可以直接刷新,重新生成回答。此外 Bard 还集成了谷歌搜索按钮,如果你对 AI 的回答不满意,可以直接搜索网上的内容。 对国内的用户来说,Bard 有一个很大的问题:不支持中文,其次是它不能写代码... 但 Bard 的内容比较新,对近两年的内容也能识别。 目前 Bard 仅在美区和英区开放,申请条件和微软的 Bing Chat 类似,只需一个谷歌账号就可以点击排队。 申请地址:https://bard.google.com/

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