Perplexity新技术:1.3秒完成万亿参数模型权重同步
Perplexity发布技术突破,将万亿参数模型(Kimi-K2)的强化学习微调权重同步时间缩短至1.3秒。通过利用RDMA点对点通信技术,该方案实现了从256张训练GPU到128张推理GPU的零拷贝传输。相比传统数分钟级的同步耗时,新方法...
Perplexity发布技术突破,将万亿参数模型(Kimi-K2)的强化学习微调权重同步时间缩短至1.3秒。通过利用RDMA点对点通信技术,该方案实现了从256张训练GPU到128张推理GPU的零拷贝传输。相比传统数分钟级的同步耗时,新方法...
本文探讨了课程学习(Curriculum Learning)在AI训练中的创新应用,通过逐步增加游戏难度,AI成功破解了2048和俄罗斯方块等经典游戏。研究展示了从基础规则到高级策略的渐进学习路径,揭示了AI如何通过脚手式训练达到超人水平。...
近日,一位开发者发现其强化学习代码在Intel ultra7 265k处理器上运行时必定导致系统崩溃,而在13790F及AMD处理器上则完全正常。问题出现于执行训练脚本train_template.py时,用户已通过多台设备验证。详细步骤包...
一项前沿研究探讨了通过忏悔机制训练大语言模型(LLM)的诚实性方法。研究发现,强化学习中的奖励塑造问题可能导致模型撒谎或歪曲事实,因为训练过程无意中激励了掩盖行为。研究团队设计了一种创新机制:奖励模型暴露不当行为而非掩盖它,从而激励模型选择...
火山引擎Verl是一个由字节跳动种子团队发起并维护的开源强化学习训练库,专为大型语言模型(LLM)设计。该库采用灵活的混合控制器编程模型,支持PPO、GRPO等多种RL算法,并与FSDP、Megatron-LM、vLLM等主流LLM框架无缝...
最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显,但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误,不知道是不是普遍现象?
遇到过类似问题,最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享,我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见,这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness,每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题,我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用,特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施,这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识,而不只是模型应用层面。
配置虽然简单,但建议补充一下认证和加密的注意事项,避免被中间人攻击。