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尊龙凯时官网入口加拿大pc入口国产黑马一年肝出万亿参数MoE霸榜多模态剑指AGI

  这个万亿参数大模型才用一年就诞生的事实背后,是一个Scaling Law信仰者的故事。

  焦斌星博士此前担任微软必应引擎核心搜索团队负责人,负责利用数据挖掘和NLP算法,优化索引和搜索质量。

  同年5月,爆火全球的1750亿参数大模型GPT-3诞生。23年横空出世的GPT-4曾被爆料有1.8万亿参数。

  稳定性,就需要系统能够随时检测出哪一张卡出现问题,然后把任务进行隔离迁移,进而不影响整个训练过程。

  如今,大模型的竞速赛仍然硝烟四起,谁能聚集最顶尖的人才和丰厚的战略资源,就将成为焦点。

  显然,要训出GPT-5甚至GPT-6,就意味着人类向AI提供的算力,还要不断增加。

  潜水一年,它在算力、数据、算法和系统上兵来将挡◆◆、水来土掩,如今终于一鸣惊人。

  多模态理解和生成统一后,就可以把模型和「具身智能」结合起来,让它去探索这个世界,与世界进行交互。

  Step-1V拥有出色的图像理解、多轮指令跟随、数学、逻辑推理、文本创作等能力◆。

  Step-1千亿参数语言大模型、Step-1V千亿参数多模态大模型,以及Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版。

  最近一周,OpenAI频频曝出大动作,比如它正联合微软打算豪掷超千亿美元,打造一台百万芯片的「星际之门」超算◆◆。

  【新智元导读】LLM战场的新玩家,一出手就是王炸◆◆!信仰Scaling Law的阶跃星辰,一口气带来了Step-1千亿参数语言大模型、Step-1V千亿参数多模态大模型,以及Step-2万亿参数MoE语言大模型的预览版。而阶跃星辰之旅,终点就是AGI◆。

  而在硅基发展的道路上,AI模型的规模和性能,是否还会沿着Scaling Law的路径不断攀升◆◆?

  模型到了万亿参数,训练都是用混合专家的稀疏架构。MoE怎么训◆◆?目前业内鲜有公开资料,全靠团队去摸索尊龙凯时官网入口加拿大pc入口国产黑马一年肝出万亿参数MoE霸榜多模态剑指AGI

  这个Agent,在虚拟之间让我经历了大起大落的人生体验:在90年代末创办互联网公司◆◆、扩大业务范围、放弃感情选择专注事业……

  「我太南了」「南上加南」的国粹+谐音双重梗,它也能体察其中诙谐精妙的隐喻。

  Step-2采用了「MoE稀疏架构」,每个token都能激活2000亿以上的参数。

  在2024全球开发者先锋大会期间,这家颇为低调的公司第一次亮相,就让业内震动了一把。

  在世界模型的基础上,再加上复杂任务的规划、抽象概念归纳的能力,以及超级对齐能力,就有可能实现AGI。

  通过自建机房+云上租用算力,目前,公司已经拥有了训练万亿参数模型需要的算力。

  那么接下来,就让我们看看在千亿级参数Step-1和Step-1V的加持下,产生的应用有多么强大。

  在整个训大模型的过程中,最艰难的是从头搭建系统,而且从算力提供商、硬件质量等多个方面分析了,芯片就是LLM时代的硬件彩票◆◆。

  同样,继Step-1成功之后,阶跃星辰团队立即开展了下一代万亿参数语言大模型Step-2的训练。

  而阶跃星辰团队则有了一个令人惊喜的发现:其实,大模型对语言并不敏感,一个知识点不管用中文还是英文,它都能学会。

  从Step-1千亿参数语言大模型,Step-1V千亿参数多模态大模型,到Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版,阶跃星辰正按照既定路线,一步一步推进大模型研发。

  比如,常用的Common Crawl数据集中,真正能够给大模型训练的有效数据只有0.5%加拿大pc入口◆。

  据悉,Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版,还是国内大模型初创公司发布的首个万亿参数模型!

  如果自己是一位出生于1980年、拥有惊人智力和商业头脑的男性,会得到怎样的人生?

  在中国权威的大型模型评估平台「司南」(OpenCompass)多模态模型评测榜单中,Step-1V位列第一,性能比肩GPT-4V。

  作为自然语言处理领域的全球知名专家,他在机器学习◆、数据挖掘、自然语言处理和生物信息学等领域,有着丰富的研究及工程经验◆。

  因此产生的结果,也是惊人的——在训练千亿模型时,MFU(有效算力输出)直接达到了57%◆◆!

  打工人们在工作中时常会遇到这种情况,动辄几十万字的政策性文件尊龙凯时人生就是搏!、通知、财报等,需要给出一个总结。

  而在这方面,阶跃星辰团队硬是凭着先进的系统经验,积累了单集群万卡以上的系统建设与管理实践。

  而要实现接近人类水平的大模型,最少拥有200万亿的参数◆。显然,当前大模型的参数量,还远远不够。

  这个惨样儿,让小编不忍心再测试他改bug的水平了,感兴趣的读者可以自己去试试。

  从以上用例也可以看出,千亿参数模型Step-1和Step-1V基础实力,是有多么强大。

  因此,AI会根据模板去总结合适的字数,如果某处需要用表格,它就会总结成表格的形式。

  模型训练的时候,衡量GPU使用效率需要看有效算力输出(MFU)指标,这个数字比例越高,代表着系统搭建的越好。

  但在阶跃星辰看来,其实它一直是在沿着一条主线、两条支线推进其AGI计划。

  和人类的答题思路不同,「跃问」答题,会用计算机可以理解的语言,通过执行代码得出结果◆。

  Step-1V可以精准描述和理解图像中的文字、数据、图表等信息,并根据图像信息实现内容创作、逻辑推理、数据分析等多项任务◆。

  虽然成立于2023年4月,但这家公司却在不到一年时间里,发布了一系列模型。

  在Step-2的过程中,阶跃星辰团队突破了5D并行、极致显存管理◆、完全自动化运维等关键技术,让训练效率和稳定性处于业界领先水平。

  与ChatGPT类似,它可以帮我们完成信息查询、语言学习、创意写作◆◆、图文解读等任务。

  目前,Step-2发布的是预览版,提供API接口给部分合作伙伴试用。等后续小编拿到体验机会,再向大家展示◆◆。

  这就让人自然而然地想到Scaling Law的核心本质——当模型规模不断扩大,性能就会不断提升,发生阶跃。

  它可以能够识别真实世界的万事万物,能够理解和分析复杂的金融图表,甚至还能够理解热梗图片中的深意。

  据介绍,Step-1在模型架构、算法与系统上进行了创新,拥有优秀的长文理解和生成能力◆、多轮指令跟随能力以及现场学习能力◆。

  此外,它还具备了联网搜索、代码分析增强(POT)等能力,高效理解和回应用户的查询,提供连贯且相关的对话。

  - 如今多种模态走向融合,但融合的并不彻底,理解和生成的任务还是分开的,造成模型的理解能力强但生成能力弱,或者反之。

  去年到现在, OpenAI打法看似纷繁复杂,发布GPT系列语言模型◆◆、文生图模型DALL-E、文生视频模型Sora,投资了具身智能公司Figure,放出Q*计划……

  创始人和CEO,是前微软全球副总裁、微软亚洲互联网工程院首席科学家姜大昕博士。

  不论是对算力、系统,还是对算法、数据,都提出了非常高的要求,业内少有公司能做到。

  这其中的玄机可以举个例子说明。比如,在上面的例子中,预留的文字框就只有这么大尊龙凯时官网入口加拿大pc入口国产黑马一年肝出万亿参数MoE霸榜多模态剑指AGI,,如果总结一千字,就爆了。

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  另外,Sora最近掀起的滔天巨浪也证明:多模态是通往AGI的另一个关键。

  在逻辑推理、中文知识、英文知识、数学、代码方面的性能,Step-1全面超越GPT-3.5。

  在这样的背景下,不打无准备之仗的阶跃星辰选择从幕后走向台前,释放出的正是这样一种信号——

  通过Scaling Law可以预测出尊龙凯时官网入口,在参数量、数据量以及训练计算量这三个因素变动时,大模型性能损失值(loss)的变化。

  很多情况下,我们并没有足够的时间来仔细阅读其内容,这时候,就需要「一图读懂」来登场了!

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