其中训练GPT-3.5 175B SFT模型仅需要算力资源4.9 petaflops/s-days,训练GPT-3.5175B PPO-ptx模型需要60 petaflops/s-days,而预训练GPT-3却需要3640 petaflops/s-days的算力资源,是175B PPO-ptx的60.7倍。极少量的高质量标注数据却显著提升了GPT-3.5的应答能力。这就好比好的教材胜过大量普通书籍。GPT-4的多模态...
第一阶段是 Pre-Training阶段，通过预训练的语言模型（Pretrained Language Model），从大 规模的文本中提取训练数据，并通过深度神经网络进行处理和学习，进而根据上下 文预测生成下一个单词或者短语，从而生成流畅的语言文本；第二阶段是Fine-tuning 阶段，将已经完成预训练的GPT模型应用到特定任务上，并通过少量的有标...
周鸿祎认为，人工智能的发展经历了三个阶段，第一个是“人工智障”阶段，虽然能做一些技术上的，比如人脸识别、文字OCR识别等单一任务，但并不能理解人类在说什么；第二个阶段是通用人工智能，比如之前推出的ChatGPT，不仅能顺利和人类对话，还能通过图灵实验；第三个阶段就是超级人工智能，也就是OpenAI此次推出GPT-4。
算力智能化、算力绿色化、算力可信化成为未来发展方向。伴随数字世界和物理世界的边界逐步消融,人工智能将从无人驾驶、工业互联网等上层应用向底层基础设施蔓延,智能敏捷、随愿自治将成为智能社会算力设施的重要标签;着眼当下,绿色安全与数字经济偕行发展,在坚定不移地推进“联接+算力”朝着生态优先、绿色低碳目标演进的同...
随着科学技术飞跃发展,人类社会已进入信息时代的智能化阶段。智能化阶段以“智慧”为动力,最重要的生产力就是“算力”,标志性的基础设施则是“算力基础设施”,即算力网。过去几十年,人类构建的通信网和互联网解决了数据和信息上网的问题。现在要建设的算力网,是与信息网平行的另一个网络,其目的是让用户能够随时随地...
1、算力资源统一调度!上海部署九大任务 算力投资迈入黄金期网页链接 2、上海:推动头部企业接入市人工智能公共算力服务平台,实现算力资源统一编排网页链接 4月30日 AI算力+数据中心+半导体!3M停产之际电子氟化液国产化空间广阔,受益上市公司梳理网页链接 5月26日 ...
破解“算力荒”需首要解决三大难题 近年来,人工智能、云计算等新一代信息技术快速发展,大模型等行业应用不断深化,带动算力需求持续提升。同时,中国算力基础设施加速建设,算力规模逐步扩大。然而,仍有许多用户面临算力短缺。理清中国“算力荒”究竟“荒”在何处,对推动中国算力合理、有序发展具有重大意义。赛迪顾问通过对...
第一，具有很强的大历史视野。这本书对AI发展史的分期，摆脱了技术细节，而是以生成式人工智能作为分水岭，认为我们刚刚进入AI2.0时代，一个刚刚开始的历史新阶段。同时，作者从技术革命导致的世界大分流与大收敛的视角来分析人工智能革命的时代意义。第二，用宏观经济的框架来定义“智算经济”。这本书的副标题是...
业内人士指出，中美是全球人工智能发展的“领头羊”，展现出了不同的发展趋势和战略重点。美国在高端芯片制造、基础研究和技术创新上优势明显；而中国拥有庞大的互联网用户基数，提供了丰富的场景等方面数据资源，这对于训练大模型来说是重要优势。“大模型的竞赛可以分为几个阶段，第一个阶段是‘卷指标’，在参数和...