Бум крупных моделей, первоначально вызванный ChatGPT, продолжает усиливаться. Технологические гиганты и звездные стартапы изо всех сил пытаются представить модели для конкурентного и диверсифицированного коммерческого рынка. Среди этих моделей серия LLaMA накопила огромное количество пользователей и практических применений благодаря своим базовым возможностям и открытой экологии. Для бесчисленного количества опоздавших на рынок моделей с открытым исходным кодом она стала эталонной моделью для подражания и сравнения.

Тем не менее, ключевые узкие места для предприятий, связанных с AIGC, все еще существуют, включая вопросы о том, как разработчики могут снизить затраты на предварительное обучение больших моделей, таких как LLaMA2, а также как они могут создавать эти модели на практике, используя постоянное предварительное обучение и тонкую настройку.

Являясь крупнейшим в мире и наиболее активным сообществом инструментов разработки больших моделей, Colossal-AI обеспечивает революционную эффективность обучения LLaMA2 для графических процессоров от 8 до 512, тонкую настройку и решения для вывода. Обучение 70 миллиардов параметров можно ускорить на 195 %, что обеспечивает полностью управляемое решение облачной платформы машинного обучения, что значительно снижает затраты на разработку крупных моделей и приложений.

Адрес открытого исходного кода: https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

Ускорение обучения LLaMA2 195%

Серия больших моделей Meta с открытым исходным кодом, LLaMA, еще больше стимулировала энтузиазм в отношении создания таких моделей, как ChatGPT, что вдохновило на разработку многих проектов и приложений.

Последняя модель 7B~70B LLaMA2 еще больше улучшает базовые возможности языковой модели. Однако, поскольку большая часть информации для предварительного обучения для LLaMA2 получена из обобщенных знаний английского языка, информация о предметной области и многоязычные возможности, которые можно расширить и ввести с помощью точной настройки, относительно ограничены. Кроме того, высококачественные наборы данных и экспертные знания обычно считаются основными активами компаний и хранятся в приватизированной форме. Учитывая увеличение количества высококачественных данных о частном бизнесе, предварительное обучение/тонкая настройка…