原文:如何基於MindSpore實現萬億級參數模型算法?

摘要:近來,增大模型規模成為了提升模型性能的主要手段。特別是NLP領域的自監督預訓練語言模型,規模越來越大,從GPT 的 億參數,到Switch Transformer的 億參數,又是一個數量級的增加。 本文分享自華為雲社區 一文帶你了解MindSpore支持的萬億級參數超大模型關鍵技術 ,原文作者:HWCloudAI 。 前言 近來,增大模型規模成為了提升模型性能的主要手段。特別是NLP領域的 ...

2021-06-23 15:08 1 311 推薦指數:

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參數模型和非參數模型

原文地址:參數和非參數模型——當我談到參數我在說些什么 - 知乎 (zhihu.com) 對觀察數據集進行描述 假如現在給我們觀察數據,其中 是表征這個觀察數據的特征和標簽,其中的表示特征維度,表示樣本數量。 如果我們嘗試對這個觀察數據進行模型描述,我們可以怎么描述呢?把這個問題記住,我們繼續 ...

Mon Aug 23 06:57:00 CST 2021 0 193
CRC常用參數模型及C#代碼實現

目錄 參數模型 算法實現 CRC-32 CRC-32/MPEG-2 表生成算法 參考資料 本文源碼 參數模型 CRC即循環冗余校驗碼(Cyclic Redundancy Check):是數據通信領域 ...

Mon Aug 10 22:55:00 CST 2020 0 1038
Kafka萬億消息實戰

一、Kafka應用 本文主要總結當Kafka集群流量達到 萬億記錄/天或者十萬億記錄/天 甚至更高后,我們需要具備哪些能力才能保障集群高可用、高可靠、高性能、高吞吐、安全的運行。 這里總結內容主要針對Kafka2.1.1版本,包括集群版本升級、數據遷移、流量限制、監控告警、負載均衡、集群 ...

Tue May 18 17:54:00 CST 2021 0 1459
MindSpore保存與加載模型

技術背景 近幾年在機器學習和傳統搜索算法的結合中,逐漸發展出了一種Search To Optimization的思維,旨在通過構造一個特定的機器學習模型,來替代傳統算法中的搜索過程,進而加速經典圖論等問題的求解。那么這里面就涉及到一個非常關鍵的工程步驟:把機器學習中訓練出來的模型保存成一個文件 ...

Mon May 17 19:50:00 CST 2021 0 274
MindSpore模型驗證

技術背景 在前面一篇博客中,我們介紹了MindSpore在機器學習過程中保存和加載模型的方法。這種將模型存儲為靜態文件的做法,使得我們可以更靈活的使用訓練出來的模型,比如用於各種數據集的驗證,或者是遷移學習等場景。 前言 這里使用的數據集和加載的模型,都來自於這篇博客。關於MindSpore ...

Tue May 18 22:17:00 CST 2021 0 248
解密萬億參數M6模型預訓練背后的分布式框架Whale

​簡介: 最近,阿里雲PAI團隊和達摩院智能計算實驗室一起發布“低碳版”巨模型M6,大幅降低萬億參數超大模型訓練能耗。借助我們自研的Whale框架僅使用480卡GPU,即訓練出了規模達人類神經元10倍的萬億參數多模態大模型M6,與傳統海外公司實現萬億參數規模相比,能耗降低超八成、效率提升近11倍 ...

Wed Aug 18 23:37:00 CST 2021 0 93
.NET Core WEB API接口參數模型綁定

.NET Core WEB API 模型綁定方式有以下表格中的幾種: 特性 綁定源 [FromHeader] 請求標頭 [FromQuery] 請求查詢字符串參數 ...

Wed Jun 17 19:19:00 CST 2020 0 796
 
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