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模型庞大带来的挑战 (模型庞大带来什么效果)

admin1个月前 (04-17)数码12

什么是大模型?

大模型是近年来人工智能领域兴起的概念,其特点是参数规模巨大,通常达到万亿级别。大模型主要分为两类: 稀疏大模型:以稀疏特征嵌入为主,适用于搜索推广等场景。 稠密大模型:以密集参数为主,适用于计算机视觉、自然语言处理等场景。

稀疏大模型

稀疏大模型包含稀疏特征嵌入和稠密模型两个部分。稀疏特征嵌入计算是关键,占用了大量存储空间,需要使用张量并行技术。稠密模型部分较小,可以进行数据并行和 allreduce 通信。

稠密大模型

稠密大模型的参数规模远远超过单个 GPU 的显存容量,需要使用张量并行和管道并行技术。在计算过程中,既有单机内通信,也有不同机器间的通信。

大模型的特点

参数规模巨大 训练数据量庞大 收敛时间较长

大模型带来的挑战

大模型训练面临以下两大挑战: 1. 巨大的算力需求:训练大模型需要庞大的算力资源,所需算力与参数规模和训练数据量成正比。 2. 内存限制:大模型训练需要大量的显存内存存储模型参数、梯度和中间状态。

应对策略

为了应对大模型训练的挑战,可以采取以下策略:

算力优化

数据并行:将模型拆分到多个 GPU 上,每个 GPU 训练模型的不同部分,并进行 allreduce 通信。 张量并行:将模型的张量拆分到多个 GPU 上,每个 GPU 负责计算张量的一部分。 管道并行:将模型的层拆分成不同的流水线,不同层在不同的 GPU 上并行执行。

内存优化

算力换内存:通过增加算力来减少存储需求,例如不存储梯度和中间状态。 时间换内存:通过增加训练时间来减少内存需求,例如使用较小的批大小。 压缩技术:使用模型压缩技术来减少模型大小,例如剪枝和量化。

其他策略

分布式训练:在大规模集群上部署训练框架,如 Horovod 和 PyTorch Distributed。 模型蒸馏:将大模型的知识迁移到较小更轻量级的模型中。 选择合适的并行方案:根据模型结构和训练场景选择合适的并行策略。

应用场景

大模型在各个领域都有广泛的应用: 计算机视觉:目标检测、图像分割、图像分类 自然语言处理:文本生成、翻译、问答 搜索推广:广告定向、用户画像 生物医药:药物发现、疾病诊断

结论

大模型是人工智能领域的重要发展方向,但其训练也面临着巨大的挑战。通过采用适当的应对策略,我们可以最大限度地发挥大模型的潜力,为各个领域带来突破性的应用。

请用swot法分析ai给企业带来哪些机遇和挑战

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华为云正式发布盘古大模型3.0,这会带来怎样的科技革命?

华为开发者大会2023上,华为就狠狠的秀了一把,将近三个小时的发布会总结下来,其实也就突出了一个主题,盘古大模型3.0的发布。

盘古大模型3.0到底是什么?

不得不说,在一众花里胡哨、掌声雷动的人工智能企业里,也只有华为是人间清醒。首先定位目前的人工智能本质就是超级算力,而不是什么思考和学习。盘古大模型的基础逻辑不是创新,也不是学习,而是整合和优化,从而实现外数的提升和纠错。通过华为自有的庞大的数据库以及各行业积累的数据,经过整合后形成更好的、更有效率行业生产方式,从而帮助行业客户提升产业效率。

现在通过盘古大模型,时间的消耗以毫秒计,庞大的数据库储存着大量的案例,最大程度确保不会出错,这样就为企业节约了大量的时间和金钱,从而达到提升企业效率的目的。

华为的这个盘古大模型,它究竟有什么独特之处呢?

1、不是单纯的发布模型,连同应用案例一并都发布了。

华为在国内经营这么多年,已经在各行各业积累了大量的落地的信息化,智慧化的案例,现在有了盘古可以说是如虎添翼,只要能够找到合适的场景,在自己原有的智慧化的产品基础之上,盘古的能力一植入,立刻就有了落地的场景。所以这次的发布,不是单纯的发布模型,连同政务、制造业、铁路、金融、气象行业的具体的应用案例一并都发布了。

2、硬件软件都是咱华为自己,底层的操作系统核心全部都掌握在自己手里。

由于众所周知的原因,华为在硬件在软件上都受到了很多的限制,这样就逼着华为不得不从头做起,软件硬件都要一手抓,但是正所谓福祸相宜,软件硬件算法算力都自己搞的,好处就是集成度更高,配合度也更高,就像苹果手机一样,软件硬件都是自己搞,所以它虽然看起来硬件参数比不上那些安卓的顶级手机,但是用起来就是更流畅。

那么华为的升腾AI芯片是自己的,支持AI全站跟技术的升腾云底座也是自己的,易构的计算架构看也是自己的,全场景I框架也是自己的,以及AI的开发生产线model这些都是他自己的。据说整体的表现现在还不错,并不比那些主流的GPU算力平台差,而且,华为现在这些不光是自己用,它也已经开放出来,可以给其他的AI企业去使用AI的大模型,就像是互联网、移动互联网一样,是一个新时代的底层操作系统,把这个底层的操作系统核心全部都掌握在自己手里边,那么这反而可能是一件好事情,

使用这个盘古大模型3.0到底会带来什么?

这个如果说科学术语的话,我可能也说不明白,你可能也听不懂。咱就举例子吧。据说加入了盘古大模型,气象预测的速度提高了1万倍以上,几秒钟就能出结果,台风从哪来,几点来,啥时候走都能给预测的明明白白的,这波操作让天气预报又上了一个新的level。

华为这次的发布会可不止带来了气象预测模型这一个角色,40多年都没发现新的抗生素,盘古药物分子大模型以来,就找着了超级抗菌药drugX,而且药物的研发周期从数年缩短至几个月,研发成本降低70%,盘古矿山大模型也能深入到采煤的1000多个工序之中。

模型庞大带来的挑战

发布会上,华为云人工智能首席科学家田琪就表示,华为云人工智能项目已经应用在了超过1000个项目,正是这种结构让盘古能够快速落地到各个行业里。根据他们的说法,过去开发一个GPT3规模的行业大模型通常需要五个月,而有了这套东西,开发周期能缩短至原来的1/5。同时,很多行业数据极小的限制也能被解决,比如造大飞机这种很细很细的行业也能有大模型。

总的来说,一场华为发布会看下来,华为在AI方面的布局是很深刻的,他们早就开始思考AI真正能带给我们什么这个问题了。过去半年里,AI行业虽然掌声雷动,但是真正落到行业层面多少有些尴尬。而华为的这一次动作,恰好印证了如任正非说的,未来在AI大模型方面会风起云涌的不只是微软一家人工智能软件平台公司,AI领域真正的大时代还在后头。

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