大模型开启新赛季，腾讯云存储升级：已有80%头部厂商采用

-loading-

听音频 🔊 . 看视频 🎦

... 2024-04-09 00:00 .. 能够针对AI大模型数据采集清洗、训练、推理、数据治理全流程提供全面、高效的云存储支持。
    数据显示，采用腾讯云AIGC云存储解决方案，可将大模型的数据清洗和训练效率均提升一倍，需要的时间缩短一半。
    AI大模型的研发生产流程主要分成数据采集与清洗、模型训练、推理三大环节，各环节都涉及海量的数据处理。
    在数据采集与清洗环节，由于原始训练数据规模海量，且来源多样，对存储技术提出了多协议支持、高性能、大带宽的需求。
    腾讯云对象存储COS支持单集群管理百EB级别存储规模，提供便捷、高效的数据公网接入能力，并支持多种协议，充分支持大模型PB级别的海量数据采集。
    在数据清洗环节，大数据引擎需要快速地读取并过滤出有效数据，COS通过自研数据加速器GooseFS提升数据访问性能，可实现高达数TBps的读取带宽，支撑计算高速运行，大大提升数据清洗效率。
    在模型训练环节，通常需要每2-4小时保 .. UfqiNews ↓ 1

... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

... 理解计算：从根号2到AlphaGo -21: 第8季深度学习发展简史-2 ⟶

... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶