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700 億參數(shù) LLaMA2 訓(xùn)練加速 195%,基礎(chǔ)大模型最佳實(shí)踐再升級

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關(guān)鍵字:模型,魔域,數(shù)據(jù),算子,成本

文章來源:機(jī)器之心

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內(nèi)容摘要:機(jī)器之心發(fā)布機(jī)器之心編輯部ChatGPT 引發(fā)的大模型熱潮愈演愈烈,全球科技巨頭和明星初創(chuàng)爭相入局,打造以 AI 大模型為核心的競爭力和多樣化商業(yè)使用需求。其中 LLaMA 系列模型,因良好的基礎(chǔ)能力和開放生態(tài),已積累了海量的用戶和實(shí)際應(yīng)用案例,成為無數(shù)開源模型后來者的模仿和競爭的標(biāo)桿對象。但如何降低類 LLaMA2 大模型預(yù)訓(xùn)練成本,如何基于 LLaMA2 通過繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào),低成本構(gòu)建 AI…

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