首先我们需要知道 GPT-3 的输入输出是什么,GPT-3 是典型的大语言模型,所谓语言模型就是给定一段话,输出这一段话下一个单词是什么及概率。 例如给定一句话作为输入:I like apples more 下一个单词的概率也就是输出:'than': 50%, '.': 30%(省略其他概率小的单词) 我们将 than 采样出来作为下一个词,...
产业深度 H100、H200 训练 GPT-3(175B)性能对比 发布于 2024-03-06 17:15・IP 属地北京 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境
谷歌表示在 BF16 精度下,训练 OpenAI 拥有 1750 亿参数的 GPT3,比此前的 TPU v4 AI 加速器芯片快 90%;如果在 Int8 精度下可以达到 180%。 每个TPU v5p 加速器的运行费用为每小时 4.20 美元,这比 TPU v4(每小时运行费用为 3.22 美元)和 TPU v5e(每小时运行费用为 1.20 美元)贵一点。 发表于:...
谷歌表示在 BF16 精度下,训练 OpenAI 拥有 1750 亿参数的 GPT3,比此前的 TPU v4 AI 加速器芯片快 90%;如果在 Int8 精度下可以达到 180%。 每个TPU v5p 加速器的运行费用为每小时 4.20 美元,这比 TPU v4(每小时运行费用为 3.22 美元)和 TPU v5e(每小时运行费用为 1.20 美元)贵一点。
谷歌表示在 BF16 精度下,训练 OpenAI 拥有 1750 亿参数的 GPT3,比此前的 TPU v4 AI 加速器芯片快 90%;如果在 Int8 精度下可以达到 180%。 每个TPU v5p 加速器的运行费用为每小时 4.20 美元,这比 TPU v4(每小时运行费用为 3.22 美元)和 TPU v5e(每小时运行费用为 1.20 美元)贵一点。
首先是计算方面,这里给了一个来自于Megatron 论文的公式去计算一个模型训练时需要的计算 FLOPS,我们可以简单推算一下,GPT-3 175B 模型使用现在比较合理的 1.5T Tokens 数据量训练,大概需要 128 个 DGX A100 节点(*仅供技术交流使用),共计 1024 张 A100 卡(*仅供技术交流使用),在效率比较高的条件下连续训练 ...
例如对 GPT-3 175B 模型训练时的显存开销主要可以分为两部分,第一部分是这个模型的状态所占的显存,包括模型参数量、梯度和优化器所占的显存。其中,主要的显存开销是优化器状态部分,也就是我们用 Adam 优化器会涉及到的 Momentum 和 Variance 等。另一部分是 Activation 所占的显存,后面会具体地推算这个 ...
Google Gemini(1.0 Ultra 和 1.5 Pro)和 Anthropic Claude 3 Opus 是 GPT-4 级模型(即将推出的Meta Llama 3 405B也是 GPT-4 级[25],在撰写本文时仍在训练中)。这个备受追捧的头衔早就该有竞争者了,但最终还是来了。优点和缺点取决于您如何使用它们,但就...
文章披露,字节搭建起的万卡集群,能在1.75天内完成GPT-3规模模型(175B)的训练。 随着对Sora技术分析的展开,AI基础设施的重要性愈发凸显。 来自字节和北大的一篇新论文在此时吸引关注: 文章披露,字节搭建起的万卡集群,能在1.75天内完成GPT-3规模模型(175B)的训练。
这个挑战，不仅要在表现能力上不能败北，而且还要比GPT-3更环保更开放。这个更优秀的就是Meta AI复刻GPT-3的大模型OPT-175B。机智客看到相关释义，OPT全称Open Pre-trained Transformer Language Models，即“开放的预训练Transformer语言模型”。没错，复刻你，还要打败你。比你开放比你高效能。正因为为了更环保更“...