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万亿参数时代:大模型与小模型的竞合之路

大模型的发展已经进入了万亿级参数时代。DeepMind联合创始人穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)预测, 仅在未来三年内,大模型规模以惊人的速度继续扩张,将增长1000倍。 一方面,模型的参数量与其能够处理和学习的复杂性直接相关。模型容量越大,往往意味着性能越好。随着模型容量增加到数万亿个参数,大模型可以捕捉更复杂的模式,从而在自然语言处理、计算机视觉和其他任务上表现更好,具备更像人类的能力。 另一方面,随着计算能力的大幅提升,特别是GPU和专用AI芯片(如TPU)的发展,使得训练更大规模的模型成为可能;新的模型架构和训练技术的出现,如Transformer架构和预训练技术,使得模型能够更有效地扩展到更大的规模。 此外,模型的大小往往被视为技术创新和研发实力的一种体现。因此,研究和商业机构之间存在一种竞争,推动着模型规模不断扩大,直到推上万亿级参数量的巅峰。 GPT-2 :2019年发布的GPT-2模型拥有15亿参数,是当时重要的大型语言模型之一。 Megatron-Turing NLP :由微软和NVIDIA合作开发的Megatron-Turing NLP模型,是一...

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