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DXG 服務(wù)器配備 8 塊 H100 GPU，6400億個晶體管，在全新的 FP8 精度下 AI 性能比上一代高 6 倍，可提供 900GB/s 的帶寬。...
AI是計算機科學的分支領(lǐng)域，專注在創(chuàng)建擁有人類智能行為的系統(tǒng)或機器，其目標為模擬人類的各種認知功能，包含學習、推理、解決問題、感知、語言理解等等。AI涵蓋了各種技術(shù)領(lǐng)域，如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人等。...
在監(jiān)督式學習下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓練數(shù)據(jù)”，每組訓練數(shù)據(jù)有一個明確的標識或結(jié)果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。...
從評測能力上來看，由于目前的評測數(shù)據(jù)集主要是利用人類試題及其標準答案進行評測，這種評價方式更偏向?qū)ν评砟芰Φ脑u估，存在評估結(jié)果和模型真實能力有?定偏差。...
作為通用序列模型的骨干，Mamba 在語言、音頻和基因組學等多種模態(tài)中都達到了 SOTA 性能。在語言建模方面，無論是預訓練還是下游評估，他們的 Mamba-3B 模型都優(yōu)于同等規(guī)模的 Transformer 模型，并能與兩倍于其規(guī)模的 Transformer 模型相媲美。...
Trainium1 芯片于 2020 年 12 月發(fā)布，并以兩個不同的實例（Trn1 和 Trn1n）發(fā)貨。我們當時對 Trainium1 和2021 年 12 月的這些實例進行了盡可能多的分析，坦率地說，AWS 沒有提供大量有關(guān)這些本土 AI 計算引擎的數(shù)據(jù)。...
作者對Transformer Block移除了各種參數(shù)，減少了15%參數(shù)量，提高了15%的訓練速度，各個環(huán)節(jié)都有做充分的實驗，但一些經(jīng)驗性得到的結(jié)論也并沒有直接回答一些問題（如LN為什么影響收斂速度）。...
本文對比了多種基線方法，包括無監(jiān)督域自適應的傳統(tǒng)方法（如Pseudo-labeling和對抗訓練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學習方法（如In-context learning）。...
以太網(wǎng)是一種廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，但其傳輸速率和延遲無法滿足大型模型訓練的需求。相比之下，端到端IB（InfiniBand）網(wǎng)絡(luò)是一種高性能計算網(wǎng)絡(luò)，能夠提供高達 400 Gbps 的傳輸速率和微秒級別的延遲，遠高于以太網(wǎng)的性能。這使得IB網(wǎng)絡(luò)成為大型模型訓練的首選網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。...
在傳統(tǒng)“小”模型方法中，需要對訓練數(shù)據(jù)進行構(gòu)建，例如訓練一個分類模型，以便將用戶的問題分類為不同的意圖。同樣，回答用戶問題的方式也需要模型的處理，因為售后問題的多樣性，有的需要直接回答，有的需要引導用戶執(zhí)行一系列步驟來解決。...
Copilot 最初是由 GitHub/Microsoft 和 OpenAI 合作推出的開發(fā)項目，致力于輔助軟件開發(fā)人員編寫代碼，提供諸如將代碼注釋轉(zhuǎn)換為可運行代碼、自動完成代碼塊、代碼重復部分以及整個方法和/或函數(shù)等功能。...
我們使用LLAMA2-7B作為實驗的基礎(chǔ)模型。我們主要評估將舊知識更新為新知識的能力，因此模型將首先在舊知識上進行為期3個時期的微調(diào)。表1中F-Learning中設(shè)置的超參數(shù)λ分別取值為0.3、0.7、0.1和1.5。...
PanopticNeRF-360是PanopticNeRF的擴展版本，借助3D粗標注快速生成大量的新視點全景分割和RGB圖，并引入幾何-語義聯(lián)合優(yōu)化來解決交叉區(qū)域的類別模糊問題，對于數(shù)據(jù)標注領(lǐng)域有一定價值。...
在研究人員選擇的模型中，GPT-3 davinci（非指令微調(diào)）、GPT-3 textdavinci-001（指令微調(diào)）和GPT-3 textdavinci-003（InstructGPT）都是以前觀察到過涌現(xiàn)能力的模型。這一選擇主要是出于模型可用性的考慮。...
大模型當前以生成類應用為主，多模態(tài)是未來重點發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應用視角出發(fā),分成生成類應用、決策類應用和多模態(tài)應用。 受限于模型能力、應用效果等因素，當前階段以生成類應用為主。...
未來全球服務(wù)器市場規(guī)模有望超萬億。長遠來看，在國內(nèi)外數(shù)據(jù)流量迅速增長以及公有云蓬勃發(fā)展的背景下，服務(wù)器作為云網(wǎng)體系中最重要的算力基礎(chǔ)設(shè)施，未來存在巨大的成長空間，預計2027年市場規(guī)模將超萬億元（1891.4億美元）。...
自監(jiān)督單目深度估計的訓練可以在大量無標簽視頻序列來進行，訓練集獲取很方便。但問題是，實際采集的視頻序列往往會有很多動態(tài)物體，而自監(jiān)督訓練本身就是基于靜態(tài)環(huán)境假設(shè)，動態(tài)環(huán)境下會失效。...
AI服務(wù)器按芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組合形式，CPU+GPU是目前國內(nèi)的主要選擇（占比91.9%）；AI服務(wù)器的成本主要來自CPU、GPU等芯片，占比25%-70%不等，對于訓練型服務(wù)器其80%以上的成本來源于CPU和GPU。...
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