色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

采用FP8混合精度,DeepSeek V3訓(xùn)練成本僅557.6萬美元!

jf_23871869 ? 來源:jf_23871869 ? 作者:jf_23871869 ? 2025-01-13 11:12 ? 次閱讀

一, 前言

AI領(lǐng)域,訓(xùn)練一個(gè)大型語言模型(LLM)是一個(gè)耗時(shí)且復(fù)雜的過程。根據(jù)之前在《從零開始訓(xùn)練一個(gè)大語言模型需要投資多少錢?》中的分析,我們了解到:訓(xùn)練一個(gè)如LLaMA 3.1這樣的模型需要花費(fèi)約4684.8萬美元。然而,隨著技術(shù)的進(jìn)步,這一成本正在迅速降低。DeepSeek V3的出現(xiàn),標(biāo)志著訓(xùn)練成本的大幅下降,其訓(xùn)練成本僅為557.6萬美元,相較于之前的模型,成本下降了11倍。

二,DeepSeek V3的訓(xùn)練成本


DeepSeek V3的訓(xùn)練成本之所以能夠大幅下降,主要得益于以下幾個(gè)方面的創(chuàng)新:

1,模型架構(gòu)優(yōu)化:


DeepSeek V3采用了稀疏的MoE(Mixture of Expert)架構(gòu)。這種架構(gòu)在推理或訓(xùn)練時(shí)只會(huì)激活少量參數(shù)(5%~10% 參數(shù)量),有效減少了每次前向和后向的計(jì)算量。通過這種方式,模型能夠在保持高性能的同時(shí),顯著降低計(jì)算資源的消耗。

2,F(xiàn)P8混合精度訓(xùn)練:


DeepSeek V3首次驗(yàn)證了FP8混合精度訓(xùn)練在超大規(guī)模模型上的有效性。這種訓(xùn)練方式通過結(jié)合不同的精度級(jí)別,提高了單位GPU小時(shí)的計(jì)算利用率,從而降低了整體訓(xùn)練成本。這一創(chuàng)新不僅提升了訓(xùn)練效率,還為未來更大規(guī)模模型的訓(xùn)練提供了新的思路。

3,高效的訓(xùn)練策略:


DeepSeek V3在訓(xùn)練過程中采用了創(chuàng)新的負(fù)載均衡策略和多Token預(yù)測(cè)目標(biāo)(MTP),這些策略不僅提高了模型性能,還進(jìn)一步降低了訓(xùn)練成本。通過優(yōu)化訓(xùn)練過程中的資源分配和目標(biāo)設(shè)置,模型能夠在更短的時(shí)間內(nèi)達(dá)到更高的性能水平。

三, 未來技術(shù)趨勢(shì)與創(chuàng)新展望


DeepSeek V3的成功不僅展示了在數(shù)據(jù)和算法方面還有很大的優(yōu)化空間,也為未來大模型的訓(xùn)練指明了方向。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們可以預(yù)見以下幾個(gè)趨勢(shì):

1,進(jìn)一步的成本降低:


隨著硬件性能的提升和算法的優(yōu)化,未來的大型語言模型訓(xùn)練成本有望進(jìn)一步降低,使得更多的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)能夠參與到大模型的研發(fā)中,從而推動(dòng)AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用和創(chuàng)新發(fā)展。

2,更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景:


低成本的訓(xùn)練將使得大模型在教育、內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析等更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。例如:

在教育領(lǐng)域:大模型可以輔助教師進(jìn)行個(gè)性化教學(xué),為學(xué)生提供更加精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)建議;

在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域:大模型可以協(xié)助創(chuàng)作者生成高質(zhì)量的文章、音樂和視頻等,提高創(chuàng)作效率和質(zhì)量;

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域:大模型可以處理和分析海量數(shù)據(jù),為企業(yè)提供更加準(zhǔn)確的決策支持。

這些應(yīng)用場(chǎng)景的拓展將極大地推動(dòng)相關(guān)行業(yè)的發(fā)展。

3,技術(shù)的普及與創(chuàng)新:


DeepSeek V3的成功也將激勵(lì)更多的研究者和工程師探索新的技術(shù)和方法。例如,未來可能會(huì)出現(xiàn)更加高效的模型架構(gòu)、更加先進(jìn)的訓(xùn)練算法以及更加智能的計(jì)算資源管理技術(shù)等。這些技術(shù)創(chuàng)新將進(jìn)一步提升AI系統(tǒng)的性能和效率,推動(dòng)AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入。

四,總結(jié)


總之,DeepSeek V3的出現(xiàn)不僅改變了大模型的訓(xùn)練成本格局,也為未來AI技術(shù)的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷突破和創(chuàng)新,我們有理由相信,AI將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用,為人類社會(huì)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

如果你有更好的文章,歡迎投稿!

稿件接收郵箱:nami.liu@pasuntech.com

更多精彩內(nèi)容請(qǐng)關(guān)注“算力魔方?”!

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 語言模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    532

    瀏覽量

    10300
  • 大模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    2507

    瀏覽量

    2922
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    談?wù)?b class='flag-5'>DeepSeek-v3提到的基礎(chǔ)設(shè)施演進(jìn)

    DeepSeek-v3的感受是, 算法和Infra的非常緊密結(jié)合. 其實(shí)很多大模型團(tuán)隊(duì)的算法和Infra是非常割裂的, 完全同時(shí)懂算法和Infra的人并不多, DeepSeek這個(gè)團(tuán)隊(duì)就是其中之一
    的頭像 發(fā)表于 01-02 10:04 ?184次閱讀
    談?wù)?b class='flag-5'>DeepSeek-v3</b>提到的基礎(chǔ)設(shè)施演進(jìn)

    雷軍千萬年薪挖角95后AI天才少女 DeepSeek開源大模型DeepSeek-V2關(guān)鍵開發(fā)者之一羅福莉

    就讀于北京師范大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè),碩士畢業(yè)于北京大學(xué)計(jì)算語言學(xué)專業(yè)。畢業(yè)后羅福莉先進(jìn)入阿里達(dá)摩院做人工智能研究,從事預(yù)訓(xùn)練語言模型相關(guān)的工作,后來加入DeepSeek研發(fā)MoE大模型DeepSeek-V2。 近期小米正積極發(fā)力AI大
    的頭像 發(fā)表于 12-30 10:58 ?494次閱讀

    OpenAI GPT-5開發(fā)滯后:訓(xùn)練成本高昂

    已經(jīng)對(duì)GPT-5進(jìn)行了至少兩輪大規(guī)模訓(xùn)練,希望通過海量數(shù)據(jù)資源來優(yōu)化模型效能。然而,首次訓(xùn)練的實(shí)際運(yùn)行結(jié)果并未達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致更大規(guī)模的訓(xùn)練嘗試變得耗時(shí)且成本更高。據(jù)估計(jì),GPT-5
    的頭像 發(fā)表于 12-23 11:04 ?238次閱讀

    如何使用FP8新技術(shù)加速大模型訓(xùn)練

    /fp8_primer.html#Introduction-to-FP8 其中,使用 FP8 進(jìn)行大模型訓(xùn)練具有以下優(yōu)勢(shì): 新一代 GPU 如?NVIDIA Ada Lovelace、Hopper?架構(gòu)配備了最新一代的 Tens
    的頭像 發(fā)表于 12-09 11:30 ?243次閱讀

    FP8數(shù)據(jù)格式在大型模型訓(xùn)練中的應(yīng)用

    本文主要介紹了 FP8 數(shù)據(jù)格式在大型模型訓(xùn)練中的應(yīng)用、挑戰(zhàn)及最佳實(shí)踐,展示了 FP8 在提升訓(xùn)練速度和效率方面的潛力和實(shí)際效果。
    的頭像 發(fā)表于 11-19 14:54 ?401次閱讀
    <b class='flag-5'>FP8</b>數(shù)據(jù)格式在大型模型<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>中的應(yīng)用

    TensorRT-LLM低精度推理優(yōu)化

    本文將分享 TensorRT-LLM 中低精度量化內(nèi)容,并從精度和速度角度對(duì)比 FP8 與 INT8。首先介紹性能,包括速度和精度。其次,介
    的頭像 發(fā)表于 11-19 14:29 ?361次閱讀
    TensorRT-LLM低<b class='flag-5'>精度</b>推理優(yōu)化

    訊芯投資8000萬美元擴(kuò)越南芯片產(chǎn)能

    鴻海集團(tuán)旗下的封裝廠商訊芯計(jì)劃投資8000萬美元,以擴(kuò)大其在越南的芯片制造產(chǎn)能。這筆投資中,訊芯將出資2000萬美元,其余6000萬美元則通過貸款融資獲得,主要用于擴(kuò)充位于越南北江省的廠區(qū)產(chǎn)能。
    的頭像 發(fā)表于 11-04 14:16 ?376次閱讀

    FP8模型訓(xùn)練中Debug優(yōu)化思路

    目前,市場(chǎng)上許多公司都積極開展基于 FP8 的大模型訓(xùn)練,以提高計(jì)算效率和性能。在此,我們整理并總結(jié)了客戶及 NVIDIA 技術(shù)團(tuán)隊(duì)在 FP8 模型訓(xùn)練過程中的 debug 思路和方法
    的頭像 發(fā)表于 09-06 14:36 ?364次閱讀
    <b class='flag-5'>FP8</b>模型<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>中Debug優(yōu)化思路

    AI大模型訓(xùn)練成本飆升,未來三年或達(dá)千億美元

    在科技日新月異的今天,人工智能(AI)領(lǐng)域的發(fā)展正以前所未有的速度推進(jìn),其中,AI大模型的崛起尤為引人注目。然而,隨著模型參數(shù)的持續(xù)膨脹,其背后的訓(xùn)練成本也呈現(xiàn)出驚人的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。近日,AI新創(chuàng)公司
    的頭像 發(fā)表于 07-11 15:06 ?590次閱讀

    Anthropic AI模型訓(xùn)練成本飆升,預(yù)計(jì)未來將達(dá)百億級(jí)

    在人工智能領(lǐng)域的激烈競(jìng)爭(zhēng)中,Anthropic公司以其高昂的研發(fā)投入引發(fā)了廣泛關(guān)注。據(jù)公司CEO達(dá)里奧·阿莫代透露,當(dāng)前正在開發(fā)的AI模型訓(xùn)練成本已飆升至驚人的10億美元,這一數(shù)字不僅彰顯了Anthropic在技術(shù)創(chuàng)新上的不遺余力,也預(yù)示著AI研發(fā)
    的頭像 發(fā)表于 07-09 15:38 ?462次閱讀

    谷歌Gemini Ultra模型訓(xùn)練成本近2億美元

    斯坦福大學(xué)與研究巨頭Epoch AI聯(lián)合揭示了云計(jì)算時(shí)代下AI模型訓(xùn)練成本的飛速增長(zhǎng)。最新研究結(jié)果顯示,AI巨頭OpenAI的GPT-4訓(xùn)練成本高達(dá)7840萬美元,這一數(shù)字令人咋舌。
    的頭像 發(fā)表于 06-07 09:36 ?617次閱讀

    Atomera一季度凈虧損480萬美元,現(xiàn)金等資產(chǎn)余1930

    數(shù)據(jù)顯示,2024年一季度,公司錄得凈虧損額480萬美元,相當(dāng)于每股基本及稀釋后股份虧損0.19美元,而2023年同期則虧損500萬美元,每股基本及稀釋后股份虧損0.21美元
    的頭像 發(fā)表于 04-26 16:37 ?387次閱讀

    NVIDIA GPU架構(gòu)下的FP8訓(xùn)練與推理

    FP8 訓(xùn)練利用 E5M2/E4M3 格式,具備與 FP16 相當(dāng)?shù)膭?dòng)態(tài)范圍,適用于反向傳播與前向傳播。
    的頭像 發(fā)表于 04-25 10:01 ?813次閱讀
    NVIDIA GPU架構(gòu)下的<b class='flag-5'>FP8</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>與推理

    英偉達(dá)最新AI芯片售價(jià)將超3萬美元

    英偉達(dá)最新AI芯片Blackwell的售價(jià)引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。據(jù)公司創(chuàng)始人黃仁勛透露,這款芯片的售價(jià)預(yù)計(jì)將在3萬美元至4萬美元之間。這一價(jià)格定位不僅彰顯了英偉達(dá)在AI芯片領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力,更凸顯了公司對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的執(zhí)著追求。
    的頭像 發(fā)表于 03-21 10:50 ?991次閱讀

    Arteris第四季度總收入為1250萬美元,同比增長(zhǎng)12%

    數(shù)據(jù)顯示,該公司在今年第四季度取得總收入1250萬美元,較去年同期上升12%;然而,成本高達(dá)920萬美元,導(dǎo)致出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)虧損。ACV與TTM指標(biāo)實(shí)現(xiàn)5610萬美元的總值,增長(zhǎng)率為7%,R
    的頭像 發(fā)表于 02-21 16:52 ?863次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 忘忧草秋观看未满十八| 久久国产亚洲精品AV麻豆| 国产AV一区二区三区传媒| 国产亚洲精品97在线视频一| 免费高清在线影片一区| 香艳69xxxxx有声小说| cntv官网| 久久久久综合| 亚洲AV噜噜狠狠网址蜜桃尤物| adc年龄确认大驾光临入口| 精品国产成人AV在线看| 天天操天天干天天爽| WWW国产精品人妻一二三区| 久久免费看少妇高潮A片2012| 玩弄朋友娇妻呻吟交换电影| 99热视频这里只有久久精品| 久久久久久久久女黄| 亚洲精品白色在线发布| 国产高清精品国语特黄A片| 年轻的朋友4在线看中文字幕| 一二三四在线观看高清电视剧| 国产欧美日韩视频怡春院| 日韩毛片大全| yellow在线观看免费高清的日本 | 欲香欲色天天影视大全| 国产在线精品亚洲一品区| 无套内射纹身女视频| 国产AV精品白浆一区二| 日本色女孩影院| 成人免费在线观看| 人妻 中文无码 中出| 99re在这里只有精品| 久久在精品线影院精品国产| 伊人久久综在合线亚洲| 精品午夜久久福利大片免费| 亚洲日韩天堂在线中文字幕| 狠狠色狠狠色综合曰曰| 亚洲综合免费视频| 久久婷婷色一区二区三区| 最近的中文字幕2019国语| 久久综合狠狠综合狠狠|