大模型全称是大型语言模型(Large Language Model, LLM)，通常指的是在机器学习和人工智能领域中，具有大...
超大模型主要指的是包含超大参数规模和超大计算量的深度学习模型，如超大规模人脸识别、图像分类网络等。这...
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其实现实可能只需要一个发展到极致化的大模型就足够大家使用了，没有必要人手一个。而且预训练大模型的发展在这样的模式下也会受到一些影响，而在这个态势下也有一些趋势与变化值得讨论与关注。大模型发展模式的卡点 BERT、GPT等大规模预训练模型（PTM）近年来取得了巨大成功，成为AI领域的里程碑。因为预训练大模型的...
大模型、超大模型和Foundation Model在规模和计算量、应用场景和目的、技术和方法上存在明显区别：规模和计算量：大模型通常包含数十亿个参数，超大模型则拥有数百亿甚至上千亿个参数，而Foundation Model规模相对较小，但具有可扩展性，可通过微调适应各种任务。超大模型的训练对硬件资源和计算时间的要求远高于大模型，...
其实现实可能只需要一个发展到极致化的大模型就足够大家使用了,没有必要人手一个。而且预训练大模型的发展在这样的模式下也会受到一些影响,而在这个态势下也有一些趋势与变化值得讨论与关注。 大模型发展模式的卡点 BERT、GPT 等大规模预训练模型(PTM)近年来取得了巨大成功,成为AI领域的里程碑。因为预训练大模型的...
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在GPT 3B 模型上线时,我们使用 python-rpc 的 Task 模式部署。 我们在 Task 进程中使用 Transformers 接口加载模型进行推理。 其中,使用单张T4卡即可加载 3B 模型(占用显存 8G)。 a. 超大模型部署问题 随着模型参数越来越大, 单个T4卡已经无法存放下,为了部署 13B 模型,我们遇到了以下问题: ...
Foundation Model是OpenAI提出的一个概念,它指的是在大量数据上预先训练的大型模型,这些模型可以在多个任务上进行微调使用。它们为多种应用提供了一个坚实的“基础”,如同基础建筑一样,可以在此之上进行多种扩展。 延伸阅读: 模型的发展趋势 随着技术的进步,我们预见未来会有更多的超大模型和Foundation Model出现,它们将...