Trong thế kỷ 21, việc phát triển các mô hình ngôn ngữ tự nhiên cỡ lớn đã trở thành một phần quan trọng của nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Một ví dụ điển hình là Megatron-Turing NLG model, một mô hình khổng lồ với 530 tỷ tham số, được phát triển bởi Microsoft và Nvidia. Tuy nhiên, việc xây dựng và hoàn thiện các mô hình như vậy không chỉ phụ thuộc vào kiến thức lý thuyết mà còn phải dựa vào cơ sở hạ tầng phần cứng mạnh mẽ.
Đặc điểm nổi bật của Megatron-Turing NLG so với GPT-3 là sự tăng cường về số lượng lớp và attention heads, cũng như tổng số tham số. Điều này gợi ý rằng việc mở rộng quy mô của mô hình có thể cải thiện hiệu suất của chúng. Tuy nhiên, việc đạt được hiệu suất cao không chỉ là kết quả của sự gia tăng về kích thước mà còn phụ thuộc vào cách mà cơ sở hạ tầng phần cứng được tối ưu hóa.
Vấn đề lớn nhất khi làm việc với các mô hình lớn là khả năng đưa chúng vào bộ nhớ của GPU và thời gian tính toán. Đối mặt với thách thức này, các nhà nghiên cứu đã phải sử dụng các kỹ thuật song song hiệu quả và tận dụng hàng ngàn GPU. Cơ sở hạ tầng siêu máy tính đáng kể, như 600 nút Nvidia DGX A100, đã đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình huấn luyện và triển khai của Megatron-Turing NLG và các mô hình tương tự.
Tóm lại, thành công của Megatron-Turing NLG không chỉ phản ánh sức mạnh của mô hình mà còn là kết quả của sự đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng phần cứng. Trong tương lai, việc phát triển các mô hình ngôn ngữ tự nhiên cỡ lớn sẽ tiếp tục phụ thuộc vào sự phát triển của cả hai mặt: cả phần cứng và phần mềm.
- Cơ sở hạ tầng siêu máy tính và mô hình ngôn ngữ tự nhiên Megatron-Turing NLG
- Học máy: Phương pháp xử lý dữ liệu thiếu và biến định danh trong CART
- Phương pháp xuất hiện top 10 Google đặc biệt
- Contact CEO Duy Ho
- Thực tế tăng cường AR: Xu hướng Digital Marketing và cơ hội cho doanh nghiệp
- Học máy: Sức mạnh của hệ số Gini trong cây phân loại và ứng dụng trong học máy
- Kỹ thuật SEO: Kham phá sâu về tối ưu nội dung trong kỹ thuật SEO
- Xác định mục tiêu SMARTs và chỉ số KPIs trong Digital Marketing
Tác giả Hồ Đức Duy. © Sao chép luôn giữ tác quyền
