3 -Word Embedding结构,大约1%~30%,和模型最终的大小相关,模型越大,这一层占比越小 Feed Forward 结构和 Attention 结构 差不多是 2:1 的参数量。 模型尺寸和参数量的关系 参数量随着层数增加而线性增加,但是和层内embedding的维度成平方的关系 为什么没有输出层的参数? 因为Word Embedding 和最后的 Prediction...
假设在对数线性趋势下，使用完整的GSM8K训练集时，需要一个具有10^16（10万亿）个参数的模型来达到80%的解决率。然而，模型的性能并不遵循对数线性趋势，对于175B模型来说，则需要至少增加两个数量级的训练数据才能达到80%的解决率。在GSM8K训练集上对6B模型进行微调后，当模型被允许进行1次猜测（左）或100次猜测...
在MultiArith数据集上的准确率结果显示,MathPrompter的表现优于所有的Zero-shot和Zero-shot-CoT基线,将准确率从78.7% 提升到 92.5% 可以看到,基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。 从上表可以看到,MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一...
GPT-3 175B 有 1750 亿(175B)的模型参数,整个完整训练需要 3.14E11(TFLOPS)的每秒浮点运算量。 如果是NVIDIA 80GB A100 GPU, 理论算力是 312 TFLOPS,Megatron 利用tensor parallel和pipeline parallel并行技术能达到 51.4% 的利用率,也即是每秒能完成 160 TFLOPS。 所以需要的 GPU 时为:3.14E11 / 160 = 1.9...
IT之家 12 月 7 日消息,谷歌在推出全新大语言模型 Gemini 1.0 之外,还宣布了增强版 Tensor Processing Unit(TPU)芯片,最新型号为 TPU v5p。 谷歌目前已经在 YouTube、Gmail、Google Maps、Google Play 和Android等产品服务中使用 TPU 芯片,最新版本是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强和最灵活的 AI 加速器...
IT之家 12 月 7 日消息,谷歌在推出全新大语言模型 Gemini 1.0 之外,还宣布了增强版 Tensor Processing Unit(TPU)芯片,最新型号为 TPU v5p。 谷歌目前已经在 YouTube、Gmail、Google Maps、Google Play 和 Android 等产品服务中使用 TPU 芯片,最新版本是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强和最灵活的 AI 加速...
网站的建立，就是团队在Alpa的基础上，根据Meta AI已开源的OPT-175B，做了一个类似OpenAI GPT-3的服务。运行成本更低，并行化技术更先进，所以可以做到免费供所有人使用。当然，网站使用受Alpa开源许可的约束。同时因为是针对OPT-175B的，也受到相应的约束，也就是说，这个网站玩玩可以，真要应用，只能以研究为...
IT之家注:在性能方面,谷歌 TPU v5p 在bfloat16精度下,可以实现459 teraFLOPS;在Int8精度下,可以实现918 teraOPS。 谷歌TPU v5p 配备 95GB 的 HBM3 内存,内存带宽为 2.76TB / sec,每个 Pod 最多有 8960 个加速核心,并自研搭载 600GB/sec 芯片互联主控,可以更快、更准确地训练 AI 模型。
175B 验证正确 175B 微调错误 6B 验证正确 6B微调正确 很明显，验证方法（verification）比基线方法微调（fine-tuning）在回答数学应用题上有了很大的提升。在完整的训练集上，采用「验证」方法的60亿参数模型，会略微优于采用「微调」的1750亿参数模型！但大模型也不是一无是处，采用「验证」的1750亿参数模型还是...
谷歌目前已经在 YouTube、Gmail、Google Maps、Google Play 和 Android 等产品服务中使用 TPU 芯片,最新版本是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强和最灵活的 AI 加速器芯片。在性能方面,谷歌 TPU v5p 在 bfloat16 精度下,可以实现 459 teraFLOPS;在 Int8 精度下,可