南通网站建设案例,wordpress 自定义栏目,申请网址怎么申请的,网站开发当前城市定位功能来源#xff1a;AI科技评论 作者#xff1a;维克多Transformer的提出距离我们已经有5年的时间#xff0c;随着模型规模的不断增长#xff0c;性能提升也逐渐出现边际效益递减的情况。如何训练出最优性能的大模型#xff1f;最近#xff0c;DeepMind做了一项调查#xf… 来源AI科技评论 作者维克多Transformer的提出距离我们已经有5年的时间随着模型规模的不断增长性能提升也逐渐出现边际效益递减的情况。如何训练出最优性能的大模型最近DeepMind做了一项调查想弄清AI语言模型的规模和token之间的关系。这个小组训练了超过400个模型规模从7000万参数到160亿参数不等token数量从50亿到5000亿不等。该小组发现模型参数大小和token的数量成正相关换句话说当模型规模加倍的时候token也应该加倍。1如何得到这种关系目前确实是大模型时代自从1750亿参数的GPT-3横空出世时勾起了研究员的兴趣。近两年的时间业界陆续推出了好几个模型且一个比一个大并且在多数任务上获得了令人令人深刻的性能。但这种超越认知的性能表现是以巨大的计算和能源消耗为代价业界也一直在讨论这种代价是否值得。例如前谷歌研究员Timnit Gebru就曾撰写论文讨论“AI 语言模型是否太大以及科技公司在降低潜在风险方面做得是否足够。”她也因为该论文被谷歌解雇。大模型的训练预算一般是提前计划好的毕竟训练一次成本太大。因此在给定预算的条件下准确估计最佳模型超参数变得非常关键。之前也有学者已经证明参数的数量和自回归语言模型autoregressive language model的性能之间存在幂律关系。例如先前的研究表明10倍计算预算对应增加5.5倍模型规模以及1.8倍的token数量。但这项研究表明模型大小和token的数量应该成等比例增长。此外研究员还预测对于训练Gopher2800亿个参数的语言模型最佳模型应该小4倍并且应该在大4倍的token上进行训练。这一预测在包含1.4万亿个token的 Chinchilla中的训练得到验证。Chincilla的性能优于Gopher由于模型规模减小推理成本也更低。 2如何让大模型更加高效大模型只有在大数据集上才能发挥最大的效力同时DeepMind也注意到处理大数据集时需要格外小心训练集和测试集的合理划分才能最小化语言建模损失以及最优赋能下游任务。研究界必须考虑与此类大型模型相关的伦理和隐私问题。正如过去所讨论从网络上收集的大型数据集包含有毒的语言、偏见和私人信息。关于大模型如何更高效的问题近日清华大学刘知远从模型架构层面也提出了看法《清华刘知远大模型「十问」寻找新范式下的研究方向》他表示随着大模型越变越大对计算和存储成本的消耗自然也越来越大。最近有人提出GreenAI的概念即需要考虑计算能耗的情况来综合设计和训练人工智能模型。面向这个问题我们认为随着模型变大AI会越来越需要跟计算机系统进行结合从而提出一个更高效面向大模型的支持体系。一方面我们需要去建设更加高效分布式训练的算法在这方面国内外都有非常多的相关探索包括国际上比较有名的DeepSpeed 以及悟道团队在开发的一些加速算法。另一个方面大模型一旦训练好去使用时模型的“大”会让推理过程变得十分缓慢因此另外一个前沿方向就是如何高效将模型进行尽可能的压缩在加速推理的同时保持它的效果。这方面的主要技术路线包括剪枝、蒸馏、量化等等。同时最近我们发现大模型里面具有非常强的稀疏发放的现象这对于模型的高效压缩和计算有着非常大的帮助这方面需要一些专门算法的支持。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
