MosaicML 推出 300 亿参数模型，训练成本 70 万
AI 创业公司 MosaicML 近日发布了其语言模型 MPT-30B，单从参数来看，这个模型具有 300 亿参数，放在如今动则上千亿参数的模型领域中并没有什么突出的地方。但这个新模型的训练成本却只有其他模型的零头，有望扩大模型在更广泛领域的运用。 MosaicML 的首席执行官兼联合创始人 Naveen Rao 表示，MPT-30B 的训练成本为 70 万美元，远低于训练 GPT-3 所需的数千万美元。此外，MPT-30B 模型的质量超过了 OpenAI 在 2020 年发布的初版 GPT-3。由于 MPT-30B 的成本较低，体积较小，它也可以更快速地被训练，并部署在本地硬件设备上。 MosaicML 使用了 Alibi 和 FlashAttention 技术来优化模型，可以实现更长的文本长度和对 GPU 计算的高利用率。MosaicML 也是少数几个能够使用 Nvidia H100 GPU 的实验室，相比以往，这使得每 GPU 的吞吐量增加了 2.4 倍以上，带来更快的完成时间。 300 亿参数这是一个在大模型领域经常看到的数字，300 亿参数为什么这么特殊呢？MosaicML ...
