他对第一财经记者解释，ChatGPT从算法类型来说，是AI自然语言模型算法，属于NLP(自然语言处理)类的“阿尔法狗”。“围棋版的阿尔法狗是数据有限的自我演算，ChatGPT则是开放数据，全世界互联网数据都是计算范畴，因此数据量比阿尔法狗扩大无穷倍，算力消耗也比搜索引擎(索引技术)大数倍，而且还是GPU算力。” 各国算...
以GPT大模型为例,GPT-3模型参数约为1746亿个,训练一次需要的总算力为3640PF-days(即以1PFlops算力计算3640天[ 注:Flops即每秒执行的浮点运算次数。1E Flops=10^18Flops,约为5台天河2A超级计算机或50万颗主流服务器CPU或200万台主流笔记本的算力输出。1P Flops=10^15Flops]),而新一代GPT-4模型参数量将达到1....
人工智能大模型训练数据量巨大,对算力尤其是智能算力需求庞大,且将在未来持续高增长,驱动全社会算力产业的快速发展。以GPT大模型为例,GPT-3模型参数约为1746亿个,训练一次需要的总算力为3640PF-days(即以1PFlops算力计算3640天[ 注:Flops即每秒执行的浮点运算次数。1E Flops=10^18Flops,约为5台天河2A超级计算机或...
对于算力，中银证券报告指出，ChatGPT在参数规模上已经达到了千亿级别，对AI大模型而言，不论是训练还是推理，对于算力这一基础设施都有着极大的需求。“ChatGPT主要源于GPT-3的预训练模型，而GPT-3相比于此前的模型，最大的不同在于模型体量的大幅提升。人工智能的跨越式发展将成为算力流量消耗的重要驱动力，未来数...
华西证券表示,ChatGPT核心壁垒包括,庞大的数据训练数据、底层算法Transformer、AI预训练模型(大模型)以及多模态数据协同。 事件概述 ► ChatGPT算法的核心壁垒 (1)庞大的数据训练数据,往往意味着模型精准度的上升;数据量大,往往意味着数据特征维度大,模型的参数越复杂,训练数据维度跟算力指数呈现正相关,算力成本高。
从OpenAI官方披露的“三步走”训练路径可以看出,ChatGPT需要被“投喂”大量数据,算法模型也十分复杂,而算力正是让数据流动起来,算法模型跑起来的支撑。根据OpenAI报告,训练一次1746亿参数的GPT-3模型需要的算力约为3640PFlops/day。即如果企业要在30天内完成ChatGPT训练,至少需要120PFlops的AI超算中心。
算力需求:计算资源每3~4个月翻一倍,投入资金指数级增长 OpenAI预计人工智能科学研究要想取得突破,所需要消耗的计算资源每3~4个月就要翻一倍,资金也需要通过指数级增长获得匹配。在算力方面,GPT-3.5在微软Azure AI超算基础设施(由V100GPU组成的高带宽集群)上进行训练,总算力消耗约 3640PF-days(即每 秒一千万亿次计...
而在算力方面,ChatGPT所展现出来的能力也十分惊人。相关数据显示,ChatGPT的总算力消耗约为每天3640PFlops,以国内一个投资超30亿元、算力达500PFlops的数据中心为例,想确保ChatGPT的正常运行,需要7-8个这样的数据中心同时支撑。 相比之下,科大讯飞在算法与算力方面,也达到了较高水平。例如,科大讯飞已经将Transformer深度...
需从战略高度重视ChatGPT引发的新一轮人工智能革命,从算法、算力、数据等方面加快布局和突破,构建包容创新的监管环境,积极应对新一轮人工智能科技竞争。一是瞄准通用人工智能“大模型”发力,加快推动大规模应用。基于通用数据集的大模型是人工智能走向商业化应用落地的重要手段,将带动新的产业和服务应用范式。建议加快...