Large language models. Basically, after the transformer was invented, we were able to scale large language models at incredible rates, effectively doubling every six months. Now, how is it possible that by doubling every six months...
Extremely large modern networks have clearly hit this memory wall. For example, the embedding tables in industrial recommendation models can reach hundreds of terabytes, while language models now use hundreds of gigabytes for weights alone. Training and inference time is dominated not by computation no...
2.Large Language Models Meet NLP: A Survey 这篇论文的摘要指出,尽管大型语言模型(如ChatGPT)在自然语言处理(NLP)任务中表现出了惊人的能力,但系统地研究它们在这一领域潜力的研究还相对较少。本研究旨在填补这一空白,探讨以下问题:(1)大型语言模型目前在NLP任务中是如何应用的?(2)传统NLP任务是否已经可以通过L...
在上周复旦大学邱锡鹏团队提交的论文《Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with Limited Resources》中，研究人员提出了一种新的优化器 LOw-Memory Optimization（LOMO）。通过将 LOMO 与现有的内存节省技术集成，与标准方法（DeepSpeed 解决方案）相比，新方法将内存使用量减少到了之前的 10.8%。因此...
在上周复旦大学邱锡鹏团队提交的论文《Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with Limited Resources》中,研究人员提出了一种新的优化器 LOw-Memory Optimization(LOMO)。 通过将 LOMO 与现有的内存节省技术集成,与标准方法(DeepSpeed 解决方案)相比,新方法将内存使用量减少到了之前的 10.8%。因此,新...
IBM的GPU产品可用于多种工作负载，包括分析、训练和服务大型语言模型（Large Language Models，LLMs）。在今年晚些时候，IBM将在IBM Cloud上以“即服务”的方式交付全栈高性能、灵活、AI优化的基础设施，用于训练和服务于基础模型。这一全栈式路径旨在为企业级基础模型的构建提供一站式支持，包括软件、中间件和基础设施...
随着大语言模型（Large Language Models，LLMs）在各类任务中的广泛应用，尤其是在长上下文（Long-Context）场景中处理海量文本信息，如何在保证模型性能的同时减少内存和计算成本，成为了一个亟待解决的难题。为此，来自 MIT、清华大学、上海交通大学、爱丁堡大学和 NVIDIA 的研究团队联合提出了DuoAttention 框架。这项创新...
在上周复旦大学邱锡鹏团队提交的论文《Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with Limited Resources》中,研究人员提出了一种新的优化器 LOw-Memory Optimization(LOMO)。 通过将 LOMO 与现有的内存节省技术集成,与标准方法(DeepSpeed 解决方案)相比,新方法将内存使用量减少到了之前的 10.8%。因此,新...
m-LoRA: High-Throughput LoRA Fine-Tuning of Large Language Models with a Single GPU(https://arxiv.org/abs/2312.02515) 主要的贡献如下: 设计了Multi-LoRA Trainer,实现在大型语言模型的微调过程中通过Batch Fusion方法高效共享预训练模型权重。 提出了Adaptive Job Scheduler(自适应作业调度算法),其可以收集作...
• 英伟达 H100 NVL for Large Language Model Deployment 可高效部署 ChatGPT 等大语言模型。 • 英伟达 Grace Hopper for Recommendation Models 适用于图推荐模型、矢量数据库和图神经网络等用例。 Google Cloud 是首家向客户交付 L4 的云服务商,此次发布了新的 G2 虚拟机内部预览版。谷歌还计划将 L4 集成至...