مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models) سیستمهای هوش مصنوعی هستند که برای درک، تولید و پردازش زبان انسان طراحی شدهاند. این مدلها مانند GPT-4 بر روی مجموعه دادههای وسیعی از متن آموزش میبینند تا بتوانند وظایفی مانند ترجمه، خلاصهسازی، پاسخ به سوالات و تولید محتوای خلاقانه را انجام دهند. چالش اصلی در توسعه این مدلها، نیاز به توان محاسباتی عظیم برای آموزش آنهاست، زیرا اندازه پارامترهایشان به دهها یا صدها میلیارد میرسد. سیستم SuperOffload مستقیماً این چالش را هدف قرار میدهد. با بهینهسازی استفاده از حافظه GPU و CPU در سوپرچیپها، این سیستم امکان آموزش مدلهای بسیار بزرگتر (مانند مدل ۲۵ میلیارد پارامتری روی یک چیپ) را فراهم میکند که پیش از این غیرممکن یا بسیار پرهزینه بود. این پیشرفت به محققان اجازه میدهد تا مرزهای قابلیتهای LLMها را جابجا کنند.
دانشمندان چارچوب ریاضی را معرفی میکنند که نشان میدهد عملکرد مدلهای بزرگ زبان با قدرت محاسباتی میشود. مطالعه نشان میدهد انتقال واضحی از پیشرفتهای سریع به و وجود دارد و حد بالای دقت را تعیین میکند.
تحقیقاتگران یک سیستم تشخیص گفتار ایجاد کردند که به دقت کلمات یا نامهای خاص را در دایرهی واژگان شناسایی میکند، با ترکیب مدلهای زبانی و انتخاب کاندیداها، عملکرد را چشمگیری بهبود میبخشند بدون اینکه دقت کامل ترنسکریپشن را. منبع
تقاضای روزافزون برای مدلهای هوش مصنوعی بزرگتر و پیچیدهتر، مرزهای سختافزارهای محاسباتی را جابجا میکند. در این حوزه جدید، محققان به «سوپرچیپها» روی آوردهاند؛ پردازندههای نوآورانهای که واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و پردازندههای مرکزی (CPU) قدرتمند را روی یک پکیج واحد ادغام میکنند. یک مطالعه پیشگامانه توسط پژوهشگرانی از دانشگاه ایلینوی در اربانا-شمپین، Anyscale و … Read more