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GPT-3模型为何难以复现？这也许是分布式AI框架的最优设计

撰文 | 成诚 2020 年，最轰动的 AI 新闻莫过于 OpenAI 发布的 GPT-3 了。它的1750亿参数量及其在众多NLP任务上超过人类的出众表现让大家坚信：大模型才是未来。但与之带来的问题是，训练超大...

pytorchlayer
工作日志
2021/05/14 11:55
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语言大模型的分布式训练与高效微调指南

作者 | Sumanth R Hegde OneFlow编译 翻译｜杨婷、宛子琳 最近语言大模型（LLM）异常火爆，一个非常特别的开源社区正在探索在消费级硬件上微调、提供服务和进行推理的最佳方式。为满足上述需...

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11/29 09:28
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ChatGPT规模化服务的经验与教训

2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT，以很多人未曾预料的速度迅速走红。与此同时，由于短时间内用户量的暴涨，导致服务器过载，迫使OpenAI停止新用户的注册。 ChatGPT发布这一年，同样的情景...

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11/21 10:01
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可复现的语言大模型推理性能指标

LLMPerf是一个开源项目，旨在帮助用户对语言模型进行基准测试，并使其性能具有可复现性。它能够帮助用户评估不同LLM的性能，并根据具体任务做出明智的决策。该项目选择了多个指标来衡量LLM的...

llm（大语言模型）
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11/17 08:51
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开源语言大模型演进史：向LLaMA 2看齐

本文是开源 LLM 发展史系列文章的第三部分。此前，第一部分《开源语言大模型演进史：早期革新》回顾了创建开源 LLM 的最初尝试。第二部分《开源语言大模型演进史：高质量基础模型竞赛》研究了...

llm（大语言模型）sft
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11/10 08:03
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微调语言大模型选LoRA还是全参数？基于LLaMA 2深度分析

本文对比了全参数微调和LoRA，并分析了这两种技术各自的优势和劣势。作者使用了三个真实用例来训练LLaMA 2模型，这提供了比较特定任务的性能、硬件要求和训练成本的基准。本文证明了使用LoR...

llm（大语言模型）其他
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11/08 08:03
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开源语言大模型演进史：高质量基础模型竞赛

本文是开源 LLM 发展史系列文章的第二部分。第一部分《开源语言大模型演进史：早期革新》回顾了创建开源 LLM 的最初尝试。本文将研究目前可用的最受欢迎的开源基础模型（即已进行预训练但尚未...

llm（大语言模型）falcon
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11/03 09:49
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为什么开源语言大模型很重要？

在LLM领域，开源究竟意味着什么？假设开源社区拥有了真正的开源LLM，其权重、数据集、代码和基础设施都可公开获取，我们又将从中获得哪些重要收益？ 本文作者为Vikram Sreekanti和Joseph E....

llm（大语言模型）
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11/02 08:03
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GPU架构与计算入门指南

大多数工程师对CPU和顺序编程都十分熟悉，这是因为自从他们开始编写CPU代码以来，就与之密切接触。然而，对于GPU的内部工作原理及其独特之处，他们的了解则相对较少。过去十年，由于GPU在深度...

warpcuda其他
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11/01 09:30
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LoRA和QLoRA微调语言大模型：数百次实验后的见解

LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者Sebastian Raschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。 Sebastia是...

llm（大语言模型）alpaca其他人工智能过拟合
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10/27 09:16
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语言大模型推理性能工程：最佳实践

在这篇文章中，MosaicML工程师团队分享了如何在生产环境中充分利用流行开源语言大模型（LLM）的最佳实践。此外，他们还提供了围绕模型部署推理服务的指南，以帮助用户更好地选择模型和部署硬...

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10/25 09:45
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全面对比GPT-3.5与LLaMA 2微调

通用大模型虽好，但通过微调得到一个专属大模型不仅可以提高模型的可操控性、输出格式的可靠性和语气的一致性，还能让用户缩短提示长度，加速API调用，降低成本。 本文作者Sam L'Huillier对G...

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10/19 08:03
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开源语言大模型演进史：早期革新

尽管业内最初强调专有模型，但随着GPT-3等流行语言模型的发布，LLM研究社区开始发布相关开源变体。最早的开源语言模型在性能上落后于最佳的专有模型，不过，它们为提升LLM的研究透明度奠定了...

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10/18 10:22
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OpenAI的规模化经济效益与第二护城河

尽管业内相继开源了不少表现出色的语言大模型，但相对OpenAI的闭源模型的高昂部署成本，让大多数想使用开源LLM模型的组织往往望而却步。 OpenAI在成本方面的优势，一方面来自规模效应，另一方...

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10/17 09:42
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为什么多数情况下GPT-3.5比LLaMA 2更便宜？

本文旨在为用户选择合适的开源或闭源语言模型提供指导，以便在不同任务需求下获得更高的性价比。 通过测试比较 LLaMA-2 和 GPT-3.5 的成本和时延，本文作者分别计算了二者的 1000 词元成本，...

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OneFlow
10/14 08:03
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开源语言大模型的正确姿势

作者 | Nathan Lambert OneFlow编译 翻译｜杨婷、宛子琳 如今，很多公司都被迫加快步伐，参与到开源语言大模型（LLM）的竞争之中。发布某种形式的开源语言大模型已成为机器学习公司实力的象征...

llm（大语言模型）openai
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10/12 08:03
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LLVM之父Chris Lattner：我的AI基础设施软件构建理念

来源｜Latent Space OneFlow编译 翻译 | 杨婷、宛子琳 如果 AI 如此重要，那么为什么软件如此糟糕？ 创办 Modular 之前，这是让 LLVM 之父 Chris Lattner 困扰已久的问题。随后，他与 Tensor...

python编译器modular其他pytorchtensorflow
OneFlow
10/05 09:34
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为什么开源大模型终将胜出？

自ChatGPT面世以来，以它为代表的闭源 AI 备受关注，简单易用的特性使其占据了行业主导。尽管以LLaMA 为代表的开源 AI 进展迅猛，但业内也流行三个反对开源的观点：开源 AI 无法与行业实验室...

人工智能openaillm（大语言模型）
OneFlow
10/02 10:16
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ChatGPT架构师：语言大模型的多模态能力、幻觉与研究经验

来源 | The Robot Brains Podcast OneFlow编译 翻译｜宛子琳、杨婷 9月26日，OpenAI宣布ChatGPT新增了图片识别和语音能力，使得ChatGPT不仅可以进行文字交流，还可以给它展示图片并进行互动，...

强化学习openai其他深度学习人工智能
OneFlow
09/27 13:35
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NCCL源码解析⑦：机器间Channel连接

作者｜KIDGINBROOK 上节中完成了单机内部的channel搜索，仍然以ringGraph为例的话，相当于在单台机器内部搜索出来了一系列的环，接下来需要将机器之间的环连接起来。 为了方便理解，假设两机...

nextring
OneFlow
09/22 08:28
63
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