FLM-101B：超高性价比的101B级语言模型，与领先的AI模型竞争
简单来说
中国法学硕士 LM-101B 的训练预算为 100 万美元，其性能可与知名模型（如 GPT-3 和GLM-130B。
中国研究人员推出了新的法学硕士， FLM-101B，一个仅解码器的法学硕士，拥有惊人的 101 亿个参数。 这一发展为研究和实际应用提供了一种具有成本效益的替代方案。
FLM-101B 之所以脱颖而出，是因为其在相对适度的预算下实现了卓越的性能。 众所周知，从头开始训练法学硕士可能需要天文数字的投资，但 FLM-101B 的创建者已经证明，仅使用 101 万美元的预算就可以训练具有 100 亿个参数的模型。
实验结果令人印象深刻。 FLM-101B 已证明其性能水平可与现有资源密集型产品相媲美 模型喜欢 GPT-3 和GLM-130B。 这一比较凸显了这种经济高效的模型的巨大潜力，特别是在训练数据中不存在复杂上下文的 IQ 基准上。
FLM-101B 的创建者已将该模型开源，此举突显了他们对推进人工智能研究和开发的承诺。 世界各地的研究人员和开发人员现在可以访问和利用这个 101B 规模的法学硕士课程，涵盖中文和英文的各种应用。
FLM-101B 模型采用独特的训练方法。 它在训练的初始阶段从较小的 16 亿个参数模型中快速积累知识，并逐步扩展到 101 亿个参数。 这种增量方法显着降低了培训成本，使其在经济上适用于更广泛的项目。
FLM-101B 的一项突出功能是支持推理过程中有效的窗口大小扩展。 这是通过使用 xPos 旋转位置嵌入来实现的，使模型能够处理更广泛的上下文，从而增强其适应性和可用性。
FLM-101B 在不到 24 天内在由 800 个 DGX-A26 GPU 服务器组成的集群上进行了训练。 这一令人印象深刻的壮举强调了该模型的可扩展性和高效的资源利用。 该模型的训练代码库改编自 Megatron-LM，很快将开源，为人工智能社区提供宝贵的见解。
FLM-101B 的创建者承认潜在的局限性，包括由于数据集的开放性，模型会暴露于训练语料库中的不安全示例。 这一警告提醒人们负责任地使用人工智能和 内容审核.
虽然 FLM-101B 取得了显着的成果，但创作者也承认有待改进的地方。 该模型的推理过程虽然强大，但尚未完全优化，导致资源使用率更高且速度降低。 然而，我们正在计划在推理中引入 Flash Attention，以解决这一限制。
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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