陈根：超强语法模型，包括5300亿个参数

文当中|陈根

全球有数亿使用者依靠基于人工智能的追踪、翻译以及语音标记服务于，这推展了对更庞大人工智能计算战斗能力的需求。此前，领先的图像标记系统须要流量7000千万亿次GPU的计算战斗能力；现在，处置实时语言翻译的学者须要最多流量100000千万亿次GPU的战斗能力。

在数据挖掘当中，特别是在在语言处置领域，实例的数量和复杂持续性间的相关性极低。一般来说而言，实例越多、系统越复杂，往往新功能越强大。因为这样系统在操练过程当中时会赢得更多的操练数据，系统对于语言的理解也时会随之更加独特、细致和正确，甚至可以赢得总结书籍以及完整编程写代码的战斗能力。

近日，Microsoft和英伟达月了由DeepSpeed和Megatron驱动的Megatron-Turing重构假设MT-NLG（Megatron-Turing Natural Language Generation model））。该假设包括5300亿个实例，与除此以外最大的假设GPT-3相比，实例数量是其3倍，是当今世界操练的最大和旗鼓相当的解码语言假设。

操练这样的大型假设须要面临很多挑战，开发人员沿着除此以外的人工智能轴线也进行了许多创新和取得成功。例如，通过彼此间协作，英伟达和Microsoft将最先进的GPU加速操练能源供应与尖端的分布式修习软件堆栈相融合，实现了前所未有的操练工作效率；Microsoft与NVIDIA建立了高质量的重构操练语料库，其当中相关联数千亿个标记，并开发公司了操练配方，以更高优化工作效率和稳定性。

具体来说，该系统由 560 个 DGX A100 服务于器组成，每个服务于器相关联 8 个 A100 GPU。所以 GPU 都使用 NVLink 和 NVSwitch 相互连接，每个 GPU 都能够以流量 113 万亿次GPU的速度行驶。

为了操练 MT-NLG，Microsoft和英伟达还专门从事创建了一个操练数据集，这一数据集主要来自 The Pile，其当中相关联了来自英语网站的 2700 亿个“使用者端”。与所有 AI 假设一样，MG-NLP 必须通过受益一系列示例来赢得“操练”，从而修习数据点间的各种模式，例如句法和句法规则。

在为 MG-NLG 进行基准测试时，虽然 MT-NLG 还无法超越特别正确的持续性，但这已经是重构处置当中的便是取得成功。

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