人工智能产业的发展正受到GPU供应不足的制约。这种短缺导致产品推出和模型训练等方面受到各种限制。一旦供需平衡，事情就会加速发展。本文将探讨导致供需矛盾的原因，持续时间以及解决方法。

Andrej Karpathy 编写了一个受到llama.cpp极大启发的酷炫库，可以用于纯C语言训练和推理新的Llama 2模型。这个库对于那些对底层编程感兴趣的人来说是一个很好的资源（就像他的所有代码一样）。GPT4在编写过程中给予...

优化方法的收敛速度是一个数学极限，它决定了在该优化方法指引下，模型找出最佳解决方案的快慢。最新研究发现，周期性学习率可以通过偶尔采取巨大步长得到改进。这项研究极具说服力，它揭示了通过增加优化步骤长度，...

我们之前在新闻通讯中提到过这个项目，但它刚刚进行了升级。受到Andrej的优秀NanoGPT项目的启发，NanoT5项目可以以比T5论文性能更快150倍的速度训练模型。如果你关心从头开始训练模型，那么这个项目绝对值得一看。

本文讨论了训练人工智能的无形劳动力。这些工人被称为数据标注员，他们负责标注用于训练AI模型的数据。这项工作通常是重复而低薪的，但对于AI的发展至关重要。

这项研究介绍了LOw-Memory Optimization（LOMO），这是一种旨在显著减少大型语言模型（LLM）训练所需资源的优化器，目前这一过程需要大量的GPU资源。LOMO的创新方法使得只需使用一台具有8个RTX 3090 GPU（每个具有24...

本文讨论了几种加速大型语言模型（LLM）训练和推理的技术，以使用高达100K个输入令牌的大上下文窗口。这些技术包括：ALiBi位置嵌入，稀疏注意力，闪电注意力，多查询注意力，条件计算以及使用80GB的A100 GPU。

新闻概要： - 新加坡研究人员收集了一个新的视觉指导调整数据集。 - 他们训练了一个多模态文本/视觉模型，并在过程中进行了一些算法调整。 - 该模型的演示令人印象深刻，特别是在苹果发布增强现实技术后，展示了人...

## 新闻内容： GitHub开源社区发布了一款名为CodeTF的Python Transformer库，致力于提高代码智能化的水平，为使用者提供了一个训练与推理的平台，可以轻松实现代码智能化任务，如代码摘要、翻译、生成等。 CodeTF...

近日，全新的DGX系统面世了！节点之间的NVLink连接创造了一个由256个Grace CPU（每个CPU拥有480GB的LPDDR5内存）和256个Hopper GPU（每个GPU拥有96GB的HBM3内存）组成的系统。每个GPU可以以900Gbps的速度直接访问任...