如果大模型有信仰,那一定是“规模法则”

news2024/11/24 22:37:49

规模(scale)是除去时间、空间之外另一个重要的维度。规模缩放(Scaling)的过程中隐藏着世界非线性本质奥秘背后的共性——规模法则。结合伯努瓦·曼德布洛特 Benoit Mandelbrot的《大自然的分形几何》、杰弗里·韦斯特 Geoffery West 的《规模》以及唐纳德·特科特 Donnald Turcotte《分形与混沌——在地质学与地球物理学中的应用》等文献资料,介绍规模法则的相关的内容。
在这里插入图片描述

所谓“Scaling Laws”,就是模型性能会随着参数、算力、数据集的规模增加而提高。时间来到2024年,大模型领域依旧是“Scaling Laws”的统治区。

模型参数增长到万亿,训练集群从千卡到万卡、五万卡,前不久刚开源的一个高质量通用数据集达到45T,让开发者为了网络带宽而发愁……有人调侃:“在就近网络服务区下载好,再把硬盘用高铁飞机带过来,都比直接下载省时省力。”人工智能时代爆炸式的数据增长,对于攀爬Scaling law的中国AI产业来说,传统网络已经捉襟见肘,必须全面升级和重塑,更有效地支持大模型时代的联接需求。

Scaling Laws 是最早由 Open AI 提出的大模型开发的黄金经验法则,核心在于得到模 型参数规模、模型训练数据量以及模型计算资源三因素之间关系。实验结果 显示,在 transformer 架构下,如果不断扩大模型三因素规模,得到的模型效 果越优,算力规模增大和升级仍是通往 AGI 的关键。模型三因素之间存在幂律关系,可对模型进行效果预测,同时 三因素之间存在最优解。
OpenAI 在论文《Scaling Laws for Neural Language Models》中发现 AI 大语言模型性能的三个主要因素(即模型大小、数据集大 小和训练计算量)存在幂律关系,幂律关系意味着可通过对数转换变成线性 关系,从而实现模型建模,达到预训练模型对模型效果的预测作用,从而为模 型实际训练提供重要参考和指导。同时 DeepMind 对于 Scaling Laws 的进一步 研究发现,在设定条件下,模型三因素之间存在最优解。

万亿参数,传输“费时”。大模型的参数量巨大,需要传输大量的数据,传统网络无法满足高带宽需求,需要接入带宽高达400G甚至达到800G的超大容量网络。

万卡集群,训练“费力”。AI大模型并行计算模式,催生了新的大规模网络架构,从千卡到万卡集群,未来更新的GPT模型可能需要十万卡、几十万卡支撑起来。而AI计算集群规模越大,通信量和复杂度越大,网络设备的规模、端口数、光模块的数量指数上升,传统网络面临越来越明显的传输效率瓶颈,一次通信延误,会拖慢整个训练过程,导致整体计算集群效能低下、成本高昂。

万里部署,使用“费心”。算力的分布式部署,全国一体化算网可以减少训练推理成本,解决算力紧缺、算力贵的问题。但跨东西部的算力流动与调度,会受限于“联接瓶颈”,抖动、时延、较长的通信时间,都会让用户身心俱疲,宁可用硬盘坐高铁送。

总而言之,在AI大模型场景和应用中,让模型供应商、算力服务商、应用开发者及用户不头疼,轻松翻越“Scaling Laws”的网络,就是先进网络。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2050371.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

面试官:Java虚拟机是什么,Java虚拟机的内存模型是什么样子的?

哈喽!大家好,我是小奇,一个专给面试官添堵的撑序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新,可以微信搜索【小奇JAVA面试】第一…

EmguCV学习笔记 VB.Net 2.S 特别示例

版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。 教程VB.net版本请访问:EmguCV学习笔记 VB.Net 目录-CSDN博客 教程C#版本请访问:EmguCV学习笔记 C# 目录-CSD…

el-image 图片预览时 与 el-table (或avue-crud) 样式冲突 的解决

问题: 解决 <style scoped> ::v-deep(.el-table__cell) {position: static !important; } </style> 后效果

SD-WAN视频汇聚网关,帮助企业省去公网服务器费用与流量费用,低成本、高可靠建设视频汇聚与管控平台,助力视频企业级智能应用

在介绍方案之前&#xff0c;我们先算一笔账&#xff0c;传统的B端项目大多数的场景是&#xff1a; 1、多个分布在不同区域&#xff0c;不同网络的现场需要进行视频设备的统一汇聚管理&#xff1b; 2、多种不同类型厂家和型号的设备需要接入&#xff1b; 3、需要接入各种设备的实…

ARM 裸机与 Linux 驱动对比及 Linux 内核入门

目录 ARM裸机代码和驱动的区别 Linux系统组成 内核五大功能 设备驱动分类 内核类型 驱动模块 驱动模块示例 Makefile配置 命令 编码辅助工具 内核中的打印函数 printk 函数 修改打印级别 ​编辑 打印级别含义 驱动多文件编译 示例 模块传递参数 命令行传递参数…

Keepalived知识点整理

Keepalived知识点整理 高可用集群 keeaplived高可用集群集群类型系统可用性实现高可用VRRP:Virtual Router Redundancy ProtocolVRRP相关术语 keepalived简介keeplived架构配置文件组成部分配置文件主要部分的解释说明: 环境配置ka1ka2realserver1realserver2 实验1:实验2独立日…

jetson循环输入密码登录不进GUI桌面环境

大概安装了pip, opencv, nvidia-jetpack&#xff0c;添加了环境变量&#xff0c;重启后&#xff0c;Jetson orin nano 登录不进去GUI桌面系统&#xff0c;输入密码后&#xff0c;又出现登录界面要求输入密码&#xff0c;如此循环&#xff0c;没有其他报错。 注意到在启动界面有…

天地伟业入职智鼎测评题库:EQT情商测验、IQCAT思维能力自适应测验

天地伟业智鼎题库EQT情商测验 情商测验采用关键事件法提取和概括人们在社会生活中发生的情景了解作答者在面对典型的工作、生活情景时最可能采取的做法&#xff0c;考察作答者的情绪觉察、情绪调节、自我激励、同理心、社交技能这5种重要的情绪智力&#xff0c;在销售人员和管理…

与人打交道的七个绝招

与人打交道的七个绝招&#xff0c;学会了让你混得风生水起&#xff01; 一、跟强者打交道&#xff0c;别绕圈子。就事论事&#xff0c;直奔主题&#xff1b; 二、跟没钱的人打交道&#xff0c;就直接告诉他能挣多少钱&#xff1b; 三、跟小人打交道&#xff0c;越虚假越好&…

i.MX6裸机开发(2):LED灯——汇编实现

本章主要包括两部分&#xff0c;第一部分讲解i.MX6ULL的GPIO配置方法以及常用寄存器介绍&#xff0c; i.MX6ULL的GPIO配置方法与单片机稍有不同&#xff0c;我们将详细介绍这部分内容。 第二部分讲解具体的实现代码以及程序的编译下载。 学习重点&#xff1a; 掌握i.MX6ULL GP…

YOLOV8网络结构|搞懂Backbone-Conv

参数量计算: (输入通道*w)*(输出通道*w)*k^2+(输出通道*w)*2 w是模型缩放里面的width - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 输出通道c2=64,k=3,s=2 P1/2 特征图变小一半 先定义算子层 再搭一个forward前向传播 class Conv(nn.Module):"""Standard convo…

《Techporters架构搭建》-Day06 国际化

什么是国际化&#xff1f; 国际化&#xff0c;也叫i18n&#xff0c;为什么叫i18n呢&#xff1f; "i18n"是国际化&#xff08;internationalization&#xff09;的缩写&#xff0c;数字18代表了国际化这个单词中间的字母数量。类似这样的缩写还有k8s&#xff08;kube…

Ubuntu离线安装库并解决依赖关系

&#xff08;1&#xff09;起因 安装插件出现库未找到的错误 configure: error: curses library is required but not found.&#xff08;2&#xff09;解决方法 手动到Ubuntu的库发布网页下载 http://packages.ubuntu.com/ 选择系统对应架构的版本下载&#xff0c;然后上传…

AI语言大模型商业价值深度解析

点击蓝字 关注我 随着人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术的飞速发展&#xff0c;特别是深度学习算法的进步&#xff0c;AI语言大模型在自然语言处理领域的表现日益突出。国内外多种语言大模型如&#xff1a;OpenAi 的 ChatGpt&#xff0c;阿里通义千问&#xff0c;百度文心…

计算机网络之TCP序号,确认序号和报文传输时间

开篇提示 本篇适合于了解基础知识&#xff0c;进行扩展提高的使用&#xff0c;附带考研习题以及解析。 TCP序号和确认序号的区别 TCP首部中有序号和确认序号&#xff0c;他们都是4个字节&#xff08;4B&#xff09;&#xff0c;且在数据传输中有很重要的意义&#xff0c;那么两…

在Net8.0中使用 MQTTnet 开源库实现 MQTT 应用程序开发(实践)

1. 介绍 MQTTnet 是一个强大的开源 MQTT 客户端库&#xff0c;适用于 C# 平台。它提供了丰富的功能和灵活的 API&#xff0c;可以轻松地构建基于 MQTT 协议的应用程序。本文将逐步学习如何使用 MQTTnet 库创建 MQTT 客户端&#xff0c;并实现基本的发布、订阅功能。 简介 什么…

无缝融入,即刻智能[二]:Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南,42K+星标见证专属智能方案

无缝融入,即刻智能[二]:Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南,42K+星标见证专属智能方案 1.快速创建应用 你可以通过 3 种方式在 Dify 的工作室内创建应用: 基于应用模板创建(新手推荐) 创建一个空白应用 通过 DSL 文件(本地 / 在线)创建应用 从模板创建…

六级英语翻译

大纲解读 1. 考查方式&#xff1a;段落汉译英。 2. 涉及主题&#xff1a;中国的历史、文化、经济、社会发展等。 3. 篇幅&#xff1a;六级为180-200个汉字。 4. *卷面分&#xff1a;106.5 / 710。 5. *考试时长&#xff1a;30分钟。 第一步&#xff1a;Extracting&…

Nvidia AI 发布 Llama-Minitron 3.1 4B:通过修剪和提炼 Llama 3.1 8B 构建的新语言模型

Nvidia 刚刚发布了语言模型的新版本&#xff0c;不过这次是一个小型语言模型&#xff1a;Llama-3.1-Minitron 4B 模型。这意味着它是语言模型不断发展的重要步骤之一&#xff0c;通过剪枝和知识提炼等尖端技术&#xff0c;将大型模型的效率与小型模型相结合。 Llama-3.1-Minitr…

Qt动画效果、动画曲线

Qt动画效果 QPropertyAnimation *animation new QPropertyAnimation(labelWin, "geometry",this); // 创建胜利标签动画animation->setStartValue(labelWin->geometry()); // 设置动画的起始位置animation->setEndValue(QRect(labelWin->x(), labelW…