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人工智能GPT-3替代大语模型(LLMS)

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具有YANDEX创建的100B参数的验证语言模型

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YALM 100B是用于生成和处理文本的类似GPT的神经网络。来自世界各地的开发人员和研究人员可以自由使用。

该模型利用1000亿个参数。用800张A100图形卡和1.7 TB的在线文本,书籍和无数其他来源的英语和俄语培训了65天的模型。

可以在媒介(英语)和Habr(俄语)文章中找到有关加速和稳定的培训细节和最佳实践。

他们使用[deepspeed](https://gpt3demo.com/apps/deepspeed)训练模型并从Megatron-LM示例中汲取灵感。但是,此存储库中的代码与用于训练模型的代码不同。相反,这是DeepSpeed Repo的备用示例,其推断模型所需的最小变化。

原文:

YaLM 100B is a GPT-like neural network for generating and processing text. It can be used freely by developers and researchers from all over the world.

The model leverages 100 billion parameters. It took 65 days to train the model on a cluster of 800 A100 graphics cards and 1.7 TB of online texts, books, and countless other sources in both English and Russian.

Training details and best practices on acceleration and stabilizations can be found on Medium (English) and Habr (Russian) articles.

They used [DeepSpeed](https://gpt3demo.com/apps/deepspeed) to train the model and drew inspiration from Megatron-LM example. However, the code in this repo is not the same code that was used to train the model. Rather it is stock example from DeepSpeed repo with minimal changes needed to infer the model.

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