首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从炼大模型到大小模型协同进化!产研界联合发布端云协同平台“洛犀”

1月24日,在 “中国工程院院刊:信息领域青年学术前沿论坛”上,阿里巴巴达摩院、上海浙江大学高等研究院、上海人工智能实验室联合发布“洛犀”端云协同平台。该平台提供一站式的端云协同模型训练、部署、通信能力,致力于促进大小模型协同进化,构建充分利用大模型应用潜力的新一代人工智能体系。 因惊艳的性能表现和前所未有的任务迁移性,AI大模型在2021年迎来大爆发,但能耗问题限制其参数扩张及应用落地。2022达摩院十大科技趋势指出,大模型参数竞赛正进入冷静期,大小模型将在云边端协同进化——大模型向边、端的小模型输出模型

01
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    万亿大模型究竟怎么用?达摩院&浙大&上海人工智能实验室联手推出洛犀平台:大小模型端云协同进化

    鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI领域这股大模型之风,可谓是席卷全球,越吹越劲。 单说2021年下半年,前有微软英伟达联手推出5300亿参数NLP模型,后又见阿里达摩院一口气将通用预训练模型参数推高至10万亿。 而就在最近,扎克伯格还宣布要豪砸16000块英伟达A100,搞出全球最快超级计算机,就为训练万亿参数级大模型。 大模型正当其道,莫非小模型就没啥搞头了? 就在“中国工程院院刊:信息领域青年学术前沿论坛”上,阿里巴巴达摩院、上海浙江大学高等研究院、上海人工智能实验室联手给出了

    03

    你也可以训练超大神经网络!谷歌开源GPipe库

    深度神经网络(DNN)推动了许多机器学习任务的发展,包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明,DNN模型越大,其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明,模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如,2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率,但仅仅过了三年,冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去,后者以1.458亿(前者的36倍还多)的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而,在这段时间里,GPU的内存只提高了3倍左右,当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此,我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。

    03

    你也可以训练超大神经网络!谷歌开源GPipe库

    深度神经网络(DNN)推动了许多机器学习任务的发展,包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明,DNN模型越大,其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明,模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如,2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率,但仅仅过了三年,冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去,后者以1.458亿(前者的36倍还多)的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而,在这段时间里,GPU的内存只提高了3倍左右,当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此,我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。

    02

    【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品测评】“橡皮筋“一样的数据库『MySQL高压篇』

    腾讯云TDSQL-C产品测评活动”是由腾讯云联合CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动,本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless 版;活动整体包括了技术分享直播及线上答疑、连续三个月做三季的产品体验、产品测评、优质征文活动以及最后的优秀用户线上圆桌对话直播环节:本次参与活动涵盖不同技术层面的用户,初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评,并通过征文的方式输出,参与活动的同时既可以收获相关技术领域的实战经验同时也可获得丰厚的活动激

    05

    如何让你的虚拟机更轻松地实现云就绪

    将工作负载迁移到云端的能力会带来许多优势,但首先要确认你的虚拟机是否可以平稳完成迁移。 今天的大趋势之一是,将公有云用作内部数据中心的扩展,但如果你的虚拟机还不具备云计算的可移植性,这种扩展就会变得十分困难。 公有云可提供一定的可扩展性来解决可能很难或无法实现本地架设的场景,因此成为运行高等级工作负载的热门选择。当然,配置现有的虚拟化基础结构以充分利用公有云资源优势引入了多方面的挑战,例如联合身份验证和互联网带宽管理。然而,最紧迫的挑战之一是:如何将虚拟机从本地虚拟化平台移动到一个公共云。 在迁移过程中

    05
    领券