浪潮信息发布“源2.0 #模型

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... 2024-06-05 12:20 .. 源2.0-M32采用源2.0-2B为基础模型设计，沿用并融合局部过滤增强的注意力机制（LFA,LocalizedFiltering-basedAttention），通过先学习相邻词之间的关联性，然后再计算全局关联性的方法，能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征，对于自然语言的关联语义理解更准确，进而提升了模型精度。
    在数据层面，源2.0-M32基于2万亿的token进行训练、覆盖万亿量级的代码、中英文书籍、百科、论文及合成数据。
    大幅扩展代码数据占比至47.5%，从6类最流行的代码扩充至619类，并通过对代码中英文注释的翻译，将中文代码数据量增大至1800亿token。
    结合高效的数据清洗流程，满足大模型训练“丰富性、全面性、高质量”的数据集需求。
    基于这些数据的整合和扩展，源2.0-M32在代码生成、代码理解、代码推理、数学求解等方面有着出色的表现。
    在算力 .. UfqiNews ↓ 9

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...谈判仍处于初期阶段.
    大模型从业者陈杰（化名）透露，2024年以来，苹果已陆续与国内多家大模型企业进行了接洽，并不仅限于前述几家公司，还包括智谱、月之暗面等明星创业企业.
    “苹果最终可能从中选择一家，也可能选择多家供用户在使用AI服务时自行选择.
    这最终要看的不仅是合作方的技术能力，还要有商业化的考量.”
    陈杰表示.
    谁还期待？按苹果官方此前透露的规划，苹果智能预计今年4月将陆续支持包括中文在内的更多语言.
    距发布日期越来越近，若苹果最终决定临时更换合作方，将不得不面临一系列的挑战.
    “首先，苹果在时间上的压力会增大，因为它需要在短时间内完成新合作方的技术整合和测试；这也可能会影响苹果智能的质量与用户体验，因为更换合作方可能导致技术磨合不足；此外，这还意味着额外的开发与调整费用，导致成本的增加.”
    深度科技研究院院长张孝荣分析.
    盘古智库高级研究员江瀚则进一步指出，如此一来，.. 01-10 22:20 ↓ 16

...百舸则通过架构分离、KVCache、负载分配等一系列加速方法，实现了模型推理的降本提效，尤其在长文本推理方面，推理效率提升超过1倍.
    面向未来，沈抖认为，大模型的ScalingLaw将在一段时间内持续有效，很快就会有更多的十万卡集群出现，但是管理十万卡的难度与管理万卡有着天壤之别.
    首先，在物理空间方面，十万卡集群需要占据大概10万平方米空间，相当于14个标准足球场的面积；在能耗方面，每天则要消耗大约300万千瓦时的电力，相当于北京市东城区一天的居民用电量.
    这种对于空间和能源的巨大需求，远远超过了传统机房部署方式的承载能力，跨地域机房部署又会给网络通信带来巨大挑战.
    此外，十万卡集群中的GPU故障将会非常频繁，有效训练时长占也将迎来新的挑战.
    针对这些难题，百舸4.0已经构建了十万卡级别的超大规模无拥塞HPN高性能网络、10ms级别超高精度网络监控，以及面向十万卡集.. 10-02 20:00 ↓ 10 ..UfqiNews