No entanto, os grandes modelos de idiomas (LLMS) são ferramentas modelativas, o treinamento desses grandes modelos refletem maiores, relacionados a recursos, tempo e despesas. O processo de treinamento da arte-arte da LLAMA 3 405B exige infraestrutura mais ampla do HADWE, usando 16.000 GPUs H100 em 54 dias. Da mesma forma, os modelos são como o GPT-4, que estima-se que tenha certos parâmetros de trilhões, buscando o poder de atender a encontros regulares. Esses requisitos de recursos causam obstáculos e desenvolvimento no campo, destacando a necessidade crítica de métodos de treinamento em tecnologia LLM bem eficientes, reduzindo a carga computacional.
Diferentes métodos foram examinados com os desafios de integração e verificação. O treinamento misto tem sido amplamente aceito para acelerar o treinamento preliminar, mantendo a precisão, a princípio se concentra na CNN e na DNN antes de ir para o LLMS. A igualdade, o pós-treinamento (PTQ) e o treinamento Quant (QTQ) atingiu grande estresse usando luz de 4 bits, 2 bits e 1. Enquanto as técnicas de divisão propostas que usam as leituras lidas são renovadas usando a retropolução, elas estão enfrentando limites para lidar com rotações. As soluções existentes para o gerenciamento de comerciantes dependem de caminhos não registrados, fazendo com que eles trabalhem com desempenho direto em situações de treinamento.
Investigadores da Universidade de Ciência e Tecnologia da China, Microsoft Sigma Team e Microsoft Ashia Research entre modelos de idiomas usando formato FP4, marcando o formato completo total dessa apresentação máxima. A estrutura lida com os erros para designar os erros dos novos problemas:
- Uma classificação separada de instrumentos de medição que promovem atualizações de gradiente no FP4, arquivando políticas corretivas corretivas
- Método de gerenciamento sem trabalho combinando -se para amarrar a matriz lenta.
Essas estratégias ajudam a manter a operação do modelo, capacitando o treinamento eficaz em uma forma baixa precisa, enfrentando um desenvolvimento importante na eficiência do LLM.
A estrutura é destinada principalmente ao desempenho da Matrix Geral (GMM), que contém mais de 95% das conclusões do treinamento LLM. A arquitetura ITDGS Qualalalização de 4 bits de obras GEMM usando diferentes métodos de criação: o valor inteligente da partida retangular e a massa sábia de perda de peso. Devido a restrições de hardware, o desempenho do programa é garantido usando cordões de tensor GPUs da NVIDIA H-Series, que podem imitar com precisão a lista FP4 FP4. A estrutura usa o grau FP8 e os reparos à direita de Adam. O programa foi confirmado usando propriedades LLAMA 2, que são treinadas desde o início dos dados DCLM, hiperpameers limpos, incluindo o cronograma de aprendizagem para a taxa de nutrientes do calor e dos dados de cosseno.
A estrutura FP4 proposta indica que as curvas dos modelos de 1,3B da llama, 7BS e 13B parâmetros têm os mesmos padrões entre os altos empréstimos de FP4 e BF4, com 2.3b), 2.3b), 2.3b), 2.3b), 2.3b) ), 2.3b), 2.3b)), 2,17 vs. 2.07 (7b) e 1,97 vs. 1,88 (13b) após 100b de treinamento de treinamento. Os tiros zero em diferentes variedades, incluindo ARC, BOOLS, Hellaq, Logiq, Loolqa, Efeitos de OpeenBokqa, indicam que grandes modelos atingiram maior precisão, para garantir a aptidão do método de treinamento FP4.
Em conclusão, os pesquisadores desenvolveram e confirmaram efetivamente a primeira estrutura FP4 para IDOMs, marque a melhoria importante na compressão. A estrutura está alcançando o desempenho em comparação com os formatos mais altos para todos os modelos diferentes para novas soluções relacionadas a novas soluções como um sistema separado de compensação e o método de compensação. No entanto, a implementação atual é responsável por: FP4 não possui o Tessor COR/S dedicado no hardware existente, é necessário um exame baseado em simulação, que introduz uma estimativa mais alta para obter capacidade efetiva. Esse limite enfatiza a necessidade de desenvolvimento de hardware para ver os benefícios da complicação do FP4.
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SAJJAD ANSARI O último ano menor que as qualificações do IIT Kharagpur. Como entusiasmo de tecnologia, ele se estende a aplicativos práticos de IA que se concentram no entendimento do impacto tecnológico da IA e seus verdadeiros impactos no mundo. Com a intenção de especificar os conceitos de uma maneira complexa de AI clara e acessível.
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