本文讨论了几种加速大型语言模型（LLM）训练和推理的技术，以使用高达100K个输入令牌的大上下文窗口。这些技术包括：ALiBi位置嵌入，稀疏注意力，闪电注意力，多查询注意力，条件计算以及使用80GB的A100 GPU。

新闻概要： - 新加坡研究人员收集了一个新的视觉指导调整数据集。 - 他们训练了一个多模态文本/视觉模型，并在过程中进行了一些算法调整。 - 该模型的演示令人印象深刻，特别是在苹果发布增强现实技术后，展示了人...

## 新闻内容： GitHub开源社区发布了一款名为CodeTF的Python Transformer库，致力于提高代码智能化的水平，为使用者提供了一个训练与推理的平台，可以轻松实现代码智能化任务，如代码摘要、翻译、生成等。 CodeTF...

近日，全新的DGX系统面世了！节点之间的NVLink连接创造了一个由256个Grace CPU（每个CPU拥有480GB的LPDDR5内存）和256个Hopper GPU（每个GPU拥有96GB的HBM3内存）组成的系统。每个GPU可以以900Gbps的速度直接访问任...

Mosaic ML正在开发一个工具包，使模型训练变得非常容易。他们在公共云上复制了稳定扩散训练，只需47,000美元。该代码已经开源。他们的平台可以自动从硬件故障中恢复。有趣的是，这个模型得到了用户高度评价，可能是...

以下是本新闻的核心内容： - ChatGPT现在可以关闭聊天历史记录，让用户自由选择哪些对话可以用于模型训练。 - OpenAI正在开发新的ChatGPT Business订阅服务，为需要更多数据控制权的专业人士和企业提供管理终端用户...

- Mosaic使用440个GPU训练了一个10亿参数的模型，训练了2000亿个令牌 - 这个模型展示了Mosaic强大的模型训练技术，称为RedPajama - 该模型使用了AliBi技术，理论上可以扩展到超过2000个上下文 以上是关于Mosaic发布...

本文介绍了Transformer模型训练中需要用到的数学知识，其中包括以下三个核心点： - 计算需要多少个GPU进行训练； - 计算模型的宽度应该是多少； - 不管模型大小，都需要至少训练200B个标记。 除此之外，还有其他有...