仅用4块GPU、不到3天训练出开源版GPT-4o,这是国内团队最新研究
【10月更文挑战第19天】中国科学院计算技术研究所提出了一种名为LLaMA-Omni的新型模型架构,实现与大型语言模型(LLMs)的低延迟、高质量语音交互。该模型集成了预训练的语音编码器、语音适配器、LLM和流式语音解码器,能够在不进行语音转录的情况下直接生成文本和语音响应,显著提升了用户体验。实验结果显示,LLaMA-Omni的响应延迟低至226ms,具有创新性和实用性。
梯度累积的隐藏陷阱:Transformer库中梯度累积机制的缺陷与修正
在本地微调大规模语言模型时,由于GPU显存限制,通常采用梯度累积技术来模拟大批次训练。然而,实际研究表明,梯度累积方法在主流深度学习框架中会导致模型性能显著下降,尤其是在多GPU环境中。本文详细探讨了梯度累积的基本原理、应用场景及存在的问题,并通过实验验证了修正方案的有效性。研究指出,该问题可能在过去多年中一直存在且未被发现,影响了模型的训练效果。
OSS 深度解析:Data + AI 时代的对象存储
在 Data + AI 时代,随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合,对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施,迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新,深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展,并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。