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Yandex 开源 YaLM 100B:千亿参数的类 GPT 模型

俄罗斯搜索巨头 Yandex 发布了YaLM 100B ,它是一个利用了 1000 亿个参数、类似 GPT 的神经网络,用于生成和处理文本。目前该模型基于 Apache 2.0 许可托管在 GitHub 上。 Yandex花了 65 天的时间在包含 800 个 A100 显卡和 1.7 TB 在线文本、书籍和无数其他资源的池中训练了模型。YaLM 高级开发人员 Mikhail Khrushchev 在 Medium 上发布了一篇博客,详细介绍了训练该模型的经验,包含如何加速模型训练、如何处理分歧等技术细节。但该公告似乎非常关注参数数量和训练模型的工程挑战,对该模型的训练(学习率计划等)或性能数据没有任何披露。 有网友推测该 YaLM 100B模型的性能基本上介于 GPT-2 和 GPT-3 之间,而Yandex 之所以要训练这样一个大型预训练语言模型,是因为他们需要一个能够同时理解俄语和英语的模型,而 GPT-2 和 3 都只能理解英语。 另外,训练这样的模型需要的花销也不便宜,800 个 A100 显卡+ 65天训练时间,以 AWS“p4d.24xlarge” 实例(8×40GB A100)为例,其价格为 32.7726 美元/小时,800 个 GPU 则需要 3277.26 美元/小时,训练 65 天为 5,112,525.60 美元,这只是粗略的计算价格,还没有考虑存储和网络成本。 此外,虽然模型已经过训练,如果想要运行它仍需要 200GB 的可用磁盘空间,且应该在具有张量并行性的多个 GPU 上运行。更多技术细节可查看Medium(英语)和Habr(俄语)的文章。

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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