NVIDIA展示将大型语言模型升级为专家混合模型
齐思GPT
2024-10-12 00:00:00
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在最近的推文中，Aran Komatsuzaki分享了NVIDIA通过一种称为“upcycling”的过程来增强大型语言模型（LLMs）的创新方法。
在最近的推文中，Aran Komatsuzaki分享了NVIDIA通过一种称为“upcycling”的过程来增强大型语言模型（LLMs）的创新方法。这种方法涉及将现有的LLMs转变为专家混合模型，已经证明在性能上胜过传统的继续密集模型训练的途径。这一发展的重要性在于它有望提高LLMs的效率和效果，正如NVIDIA在Nemotron-4 15B模型上的实验所证明的，该模型训练了1万亿个标记。对于那些对人工智能和机器学习领域的尖端进展感兴趣，特别是在LLMs优化方面，这些内容可能为模型训练和部署的未来提供有价值的见解。- NVIDIA提出了将大型语言模型升级为专家混合模型的方法
- 通过使用Nemotron-4 15B训练的1T令牌进行大规模实验，发现升级模型的性能优于继续密集模型训练
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