Ло Фули: большая модель вступает в эпоху пост-тренинга, у ведущих команд соотношение вычислительной мощности предварительного обучения и пост-тренинга достигает 1:1

robot
Генерация тезисов в процессе
ME News сообщение, 24 апреля (UTC+8), по данным мониторинга Beating, руководитель команды больших моделей Xiaomi Ло Фули указал, что конкуренция больших моделей полностью перешла из эры Chat, доминирующей предварительным обучением, в эру Agent, доминирующую пост-обучением (Post-train). Текущая ключевая задача — «как правильно выполнить scaling усиливающего обучения (RL) на Agent». Эта смена парадигмы напрямую привела к перераспределению вычислительных мощностей. Ло Фули сообщил, что в эру Chat соотношение вычислительных мощностей для исследований, предварительного обучения и пост-обучения составляло примерно 3:5:1; в нынешнюю эру Agent разумное соотношение распределения вычислительных мощностей стало 3:1:1, то есть затраты на предварительное и пост-обучение стали практически равными, и сейчас ведущие команды по моделям достигли соотношения 1:1 по этим двум пунктам. В то же время требования к системной архитектуре также претерпели кардинальные изменения. Раньше инфраструктура RL была в основном сосредоточена на «движке вывода модели», обрабатывая чисто текстовые вычисления; теперь инфраструктура должна быть сосредоточена на «Agent», поддерживать планирование гетерогенных кластеров и допускать неопределенность прерываний Agent в сложных рабочих процессах из-за различных неконтролируемых факторов. (Источник: BlockBeats)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
Нет комментариев
  • Закреплено