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中国电信发布千亿级参数星辰语义大模型

在 2023 数字科技生态大会上,中国国电信发布千亿级参数规模的星辰语义大模型。同时,星辰多模态大模型、星辰系列行业大模型也一并亮相。 根据介绍,星辰语义大模型是中国电信自研大模型的升级,由此前的百万参数量级升至千亿,升级后在抑制幻觉、外推窗口、交互体验、多轮理解能力上均有所提升。 技术方面,星辰语义拥有超12亿风格数据、训练显存降低50%、推理提速4.5倍;中文意象理解生成能力提升30%;语义细粒度生成效果提升25%。在创意提效方面,星辰语义生产时间较此前生产工具减少92%;设计成本下降95%。 中国电信方面表示,计划于今年12月开源百亿参数大模型;2024年4月开源千亿参数大模型,明年3月实现平台工具的开放。 此外,中国电信还在会议现场陆续发布了一连串产品及平台,其中一站式智算服务平台“慧聚”可实现模型开发、任务管理、模型优化、服务部署、模型服务等多项功能;中国电信“天衍”量子计算云平台则具备指数级加速大模型训练速率的潜力。

昇腾CANN DVPP硬件加速训练数据预处理,友好解决Host CPU预处理瓶

本文分享自华为云社区《昇腾CANN 7.0 黑科技:DVPP硬件加速训练数据预处理,友好解决Host CPU预处理瓶颈》,作者: 昇腾CANN 。 随着人工智能的快速发展,越来越多的应用场景需要使用机器学习和深度学习模型。AI网络模型的训练一般分成两个关键部分,一个是训练数据预处理,一个是模型训练,如何提升两者的处理性能成为提升模型训练性能的关键。一般情况下,数据加载预处理由host CPU处理,而模型训练计算是在NPU或GPU上处理的,两者一般并行执行,因此训练一次迭代的时间通常是两个处理时间的最大值。 在NPU/GPU上进行模型训练计算,为了充分使用计算资源,一般采用批量数据处理方式,因此一般情况下为提升整体吞吐率,batch值会设置的比较大,常见的batch数为256/512,这样一来,对数据预处理处理速度要求就会比较高。对于AI框架来说,常见的应对方式是采用多个CPU进程并发处理,比如PyTorch框架的torchvision就支持多进程并发,使用多个CPU进程来进行数据预处理,以满足与NPU/GPU的计算流水并行处理。 然而,随着NPU算力和性能的倍速提升,host CPU数...

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