
10 月 12 日消息 語言模型(Language Model)簡單來說就是一串詞序列的概率分布,主要作用是為一個長度為 m 的文本确定一個概率分布 P,表示這段文本存在的可能性。
大家之前可能或多或少聽說過 GPT-3,OpenAI 的語言模型,堪稱地表最強語言模型,也被認為是革命性的人工智能模型。除此之外還有 BERT、Switch Transformer 等重量級産品,而且業内其他企業也在努力推出自家的模型。
微軟和英偉達今天宣布了由 DeepSpeed 和 Megatron 驅動的 Megatron-Turing 自然語言生成模型(MT-NLG),這是迄今為止訓練的和最強大的解碼語言模型。
作為 Turing NLG 17B 和 Megatron-LM 的繼任者,這個模型包括 5300 億個參數,而且 MT-NLG 的參數數量是同類現有模型 GPT-3 的 3 倍,并在一系列廣泛的自然語言任務中展示了無與倫比的準确性,例如:
完成預測
閱讀理解
常識推理
自然語言推理
詞義消歧
105 層、基于轉換器的 MT-NLG 在零、單和少樣本設置中改進了先前進的模型,并為兩個模型規模的大規模語言模型設定了新标準和質量。
據悉,模型訓練是在基于 NVIDIA DGX SuperPOD 的 Selene 超級計算機上以混合精度完成的,該超級計算機由 560 個 DGX A100 服務器提供支持,這些服務器以完整的胖樹(FatTree)配置與 HDR InfiniBand 聯網。每個 DGX A100 有 8 個 NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU,通過 NVLink 和 NVSwitch 相互完全連接。微軟 Azure NDv4 雲超級計算機使用了類似的參考架構。
免責聲明:本文僅代表作者個人觀點,與每日科技網無關。其原創性以及文中陳述文字和内容未經本站證實,對本文以及其中全部或者部分内容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾,請讀者僅作參考,并請自行核實相關内容。
本網站有部分内容均轉載自其它媒體,轉載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責,若因作品内容、知識産權、版權和其他問題,請及時提供相關證明等材料并與我們聯系,本網站将在規定時間内給予删除等相關處理.



