人工智能参数和变压器 数据中心运营商感兴趣的人工智能训
  

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人工智能参数和变压器
数据中心运营商感兴趣的人工智能训练的另一个衡量标准是参数。

生成式AI模型在训练期间使用AI参数。参数数量越多,对预期结果的预测就越准确。ChatGPT-3是基于1750亿个参数构建的。

但对于AI来说,参数的数量已经在快速上升。中国LLM第一个版本WUDao使用了1.75万亿个参数。WUDao作为一个大型语言模型,还提供文本到图像和文本到视频的服务。预计数字将继续增长。

由于没有可用的硬数据,可以合理地推测运行具有1.7万亿个参数的模型所需的计算能力将非常大。随着我们进入更多的人工智能视频生成领域,模型中使用的数据量和参数数量将会激增。

Transformer是一种神经网络架构,旨在解决序列转导或神经机器翻译问题。这意味着将输入序列转换为输出序列的任何任务。

Transformer层依赖于循环,因此当输入数据移入一个Transformer层时,数据将循环回到其上一层并传出到下一层。这些层改进了接下来发生的事情的预测输出。它有助于提高语音识别、文本到语音转换等。

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