认知推理模型的理论内容
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战...
【合作】每人免费赠送 1 亿 tokens!
为促进大语言模型在计算机科学领域的科研、教学及创新应用,智谱 AI 与中国计算机学会(CCF)合作,推出 CCF 会员专属福利:* 所有 CCF 会员可免费获得 ChatGLM\_Pro 1 亿 tokens(约 1.8 亿汉字)推理资源。* 新注册 CCF 会员(截止至 10 月 31 日)额外赠送 ChatGLM\_Pro 1.5 亿 tokens 推理资源。上述资源可登录智谱 AI 开放平台(bigmodel.cn)并通过 API 获取。会员需使用授权账号登录成功后领取,领取后一个月内使用有效。...
【报名】大模型硬核伙伴特训营,100亿Tokens支持!
与全球顶尖合作伙伴共建千行百业大模型,打造产业智能新生态。为配合首批大模型合作伙伴快速启航,落地场景,智谱AI特别打造 **大模型硬核伙伴(GLMCore Partner)特训营。**快速、实战、集中特训:* 从几种经典Prompt到Prompt工程* 微调:从理论到实践* 知识库工程:原理及实现* 基于ChatGLM APl(pro,std,lite)的应用开发* 首批付费客户对大模型的认知* CodeGeex实践案例* 如何训练一个垂直场景的模型......*...
智谱AI推出新一代基座模型 GLM-4
推出新一代基座大模型GLM-4。我们发布 All Tools、GLMs、MaaS API、大模型科研基金、大模型开源基金以及「Z计划」创业基金等内容。 **GLM-4**新一代基座大模型GLM-4,整体性能相比GLM3全面提升60%,逼近GPT-4;支持更长上下文;更强的多模态;支持更快推理速度,更多并发,大大降低推理成本;同时GLM-4增强了智能体能力。**基础能力(英文):**GLM-4 在 MMLU、GSM8K、MATH、BBH、HellaSwag、HumanEval等数据集上,分...
特惠活动
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人工智能发展六大洞察 | 社区征文
意识和推理的认知能力,是人工智能研究一直在探索的方向。目前来看,通过大规模数据训练超大参数量的巨量模型,被认为是非常有希望实现通用人工智能的一个重要方向。”王恩东院士认为,随着巨量模型的兴起,巨量化已成为... 我国多次制定政策鼓励人工智能不断从基础理论研究到行业应用实现全产业链发展。“十四五”规划纲要中更是把新一代人工智能作为要公关的七大前沿领域之一,鼓励加速人工智能前沿基础理论突破、专用芯片研发、深度学习...
百川智能受邀出席英伟达GTC 2024并做主题演讲,分享大语言模型推理系统的研究进展
NVIDIA英伟达GTC 2024大会于2024年3月18-21日在美国圣何塞盛大举办。作为AI时代的年度开发者大会,GTC聚集了来自全球的开发者、研究人员、创作者、IT决策者、企业领袖和各行业专家。 本次大会上,来自百川的技术专家聂小楠与来自NVIDIA的技术专家陈庾共同发表了题目为《使用统一推理架构和FP8加速端到端大语言模型系统》的技术演讲。 场景下,多阶段多数据源混合编排、流式样本全局 Shuffle、全链路 Native 化,训练数据洞察等实践经验。 **讲师简介:** 于 2022 年加入字节跳动,从事机器学习训练研发工作,主要负责大规模云原生批流一体 AI 模型训练引擎,支撑了包括抖音视频推荐、头条推荐、穿山甲广告、千川图文广告等业务。* #### **字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践** **刘畅 字节...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
随着大型语言模型 (LLM) 的广泛采用,许多深入学习从业者正在寻找运行这些模型的策略有效。其中一种策略是使用稀疏专家混合 (MoE) —只有一小部分模型层处于活动状态的模型体系结构类型任何给定的输入。此属性允许... 最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工作负载。要在更实惠的硬件设置上使用这些 LLM,必须压缩模型参数或将参数卸载到更便宜的存储,无论是 RAM 还是 SSD。最近的一些工作通过引入稀疏专家混...
干货|抖音集团增长经验:如何搭建有效的增长分析指标?
有许多理论模型,如众所周知的海盗模型,以及Argo模型、增长飞轮等。 这里将以海盗模型为例,因为大家对它的认识相对充分,更容易理解并切入主题。 **在海盗模型中,增长工作划分为五层漏斗,分别是拉新、激活、留存、变现和推荐** **,** 每一层都有对应的工作: ****●** 拉新:** 常用手段包括投放(如信息流投放、品牌广告投放等)、线下推广、用户流程优化(如优化落地页、注册登录页等)。 ****●** 激活:** ...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。在大模型的风潮下,今年也产生了很... (基于大模型的智能体)架构。LLM 并非就是大模型,而是大模型推理能力的一种展现,LLM-based-Agent 的架构原理还是挺复杂的,如果大家有兴趣,可以去看一下对应论文,这里就大致讲一下核心内容。LLM 的核心其实是将困...
基于 Ray 的大规模离线推理
按权重切分就是将模型的同一层,把权重切开放到不同的 GPU 上,比如左下的图中,将 L0 的一部分权重 A0 放到 GPU 0 上,另外一部分权重 A1 放在 GPU 1 上,在推理的过程中,通过矩阵运算得到最终的结果。除了这两种方式以... 理论上通过 Ray 引擎用户可以轻松地把任何 Python 应用做成分布式,尤其是机器学习的相关应用,目前 Ray 主攻的一个方向就是机器学习,伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub ...
