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GPT的狂飆進化,離不開這種底層能力

更新時間:2023年04月06日  2445瀏覽

OpenAI 發布了多模態預訓練大模型 GPT-4,實現了以下幾個方面的飛躍式提升:圖片輸入和識別能力;文字輸入限制提升至 2.5 萬字;回答準確性顯著提高;能夠生成歌詞、創意文本,實現風格變化。ChatGPT以它強大的進化能力,再次震驚業界。

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ChatGPT是自然語言處理(NLP)下的AI大模型,通過大算力、大規模訓練數據突破AI瓶頸。2022年11月,OpenAI推出ChatGPT,ChatGPT基于GPT-3.5,使用人類反饋強化學習技術,將人類偏好作為獎勵信號并微調模型,實現有邏輯的對話能力。根據《瞭望》新聞周刊3月報道,OpenAI為了讓ChatGPT的語言合成結果更自然流暢,使用了45TB的數據、近1萬億個單詞來訓練模型,訓練一次的成本高達千萬美元,一個月的運營成本需要數百萬美元。

我們在關注GPT落地場景的同時,也在思考影響GPT未來發展的各個因素。其中,云計算在GPT(Generative Pre-trained Transformer)技術發展中起到了至關重要的作用,“云”提供的計算資源、網絡連接、數據存儲和管理等方面的優勢,使得GPT能夠更快、更準確地生成自然語言文本,不斷推動著自然語言處理技術的進步和發展。

01
 
大規模算力
 

云計算提供了強大、彈性擴展的計算資源,這對于GPT的訓練和生成文本過程是至關重要的。GPT的訓練需要使用大規模的計算資源,包括CPU、GPU、TPU等。云計算底層的數據中心可以提供高性能的計算機和硬件設備,并且可以進行優化,提高計算資源的利用率,從而加速GPT的訓練和生成速度。同時,云計算也可以提供強大的并行計算能力,將多個計算任務同時分配到不同的計算節點中進行計算,提高訓練效率和速度。

02
 
數據存儲
 

云計算提供了可靠的數據存儲和備份機制,這可以保證GPT的預訓練數據、模型參數和生成的文本數據都得到充分的保護和管理;防止數據丟失或被損壞。同時,還可以提供數據安全和隱私保護服務,確保GPT的數據安全和隱私得到充分的保護。

03
 
網絡寬帶
 

云計算可以提供高速的網絡帶寬和存儲設備來支持GPT的訓練和推理。GPT模型的訓練和推理需要大量的數據傳輸和存儲,而云可以提供高速的網絡帶寬和存儲設備來支持模型的訓練和推理。這可以顯著提高GPT算力的效率和性能。

04
 
電力供應
 

在GPT訓練中,電力是一個不可或缺的因素。這是因為GPT模型需要通過大規模的計算和數據傳輸來進行訓練和推理,這些計算和數據傳輸需要大量的能量。因此,云計算基礎設施的電力供應對于GPT的算力和效率具有決定性的影響。

云計算的核心即為通過云端提供海量算力,從這個角度來說,采用云基礎設施就有了跑通AI算力、AI大模型和生成式AI應用的入場券。

從GPT訓練需要的大規模算力來看,供應商必須滿足不同用戶在多場景下的GPU加速需求,同時,基于IB網絡環境的多節點高性能計算集群,更好匹配超高計算性能,實現多節點間無損通信,滿足用戶多節點并行計算的場景需求,針對大模型AI訓練場景,推出高功率、高配置的算力集群。

河北慧日IDC數據中心具有可靠的電力資源,可以保障GPT模型的訓練和推理不受電力資源不足的限制,保障模型訓練和推理的穩定性和持續性,提高其分析效率和性能。采用WEB應用防火墻UWAF、DDoS攻擊防護 UDDoS、主機入侵檢測 UHIDS等一系列安全防護產品,實現全方位的安全防護。運維人員實行7*24*365安全運維保障,保護AI模型和數據的安全,幫助用戶解決各種問題和挑戰。

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