训练一次经历 419 次意外故障，英伟达 GPU 也差点玩不转 405B 模型，全靠 Meta 工程师后天救场
训练一次经历 419 次意外故障，英伟达 GPU 也差点玩不转 405B 模型，全靠 Meta 工程师后天救场一半以上的故障都归因于 GPU 及其高带宽内存。
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6772 点击 2024-07-29 17:47
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一半以上的故障都归因于 GPU 及其高带宽内存。
已在多家头部大模型厂商的预训练流程中使用。
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
最近，Latent Space发布的播客节目中请来了Meta的AI科学家Thomas Scialom。他在节目中揭秘了Llama 3.1的一些研发思路，并透露了后续Llama 4的更新方向。
随着大型语言模型（LLMs）的进步，多模态大型语言模型（MLLMs）迅速发展。它们使用预训练的视觉编码器处理图像，并将图像与文本信息一同作为 Token 嵌入输入至 LLMs，从而扩展了模型处理图像输入的对话能力。这种能力的提升为自动驾驶和医疗助手等多种潜在应用领域带来了可能性。
开源多模态大模型或将开始腾飞。
用来运行 Llama 3 405B 优势明显。
KAN 在符号表示中领先，但 MLP 仍是多面手。
让模型知道自己擅长什么、不擅长什么是一个很重要的问题。
牛津剑桥的9次投毒导致模型崩溃的论文，已经遭到了诸多吐槽：这也能上Nature？学术圈则对此进行了进一步讨论，大家的观点殊途同归：合成数据被很多人视为灵丹妙药，但天下没有免费的午餐。