| #指南LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型

| #指南 LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。 LLMs例如GPT、LLama、Mistral系列等，通过深度学习的技术架构，如Transformer，使得这些模型能够捕捉到文本之间深层次的关联和含义。模型首先在广泛的数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后可以针对特定的任务或领域进行微调，以提高其在特定应用中的表现。 预训练阶段让LLMs掌握了大量的语言知识和世界知识，而微调阶段则使模型能够在特定任务上达到更高的性能。这种训练方法赋予了LLMs在处理各种语言任务时的灵活性和适应性，能够为用户提供准确、多样化的信息和服务。

前几天微软发了一篇挺重要的关于 LLM 的论文，但我看不太懂。

前几天微软发了一篇挺重要的关于 LLM 的论文，但我看不太懂。 从社区讨论来看，这个研究可以大幅压缩模型体积，让 120B 大小的模型能在 24G 显存的设备上运行。 再加上一些其他优化我们在消费级设备运行 Llama 70B 也不是什么遥不可及的事情。 论文简介： 《1位大语言模型时代来临：一切大型语言模型均转向1.58位构架》 一种1位的LLM变体，命名为BitNet b1.58。在这个模型里，大语言模型的每个参数（或权重）都是三元的{-1, 0, 1}。它在复杂度和实际应用性能方面与相同模型规模和训练数据的全精度（即FP16或BF16）Transformer大语言模型不相上下，但在延迟、内存、吞吐量和能源消耗方面更具成本效益。 更为重要的是，1.58位LLM定义了新的扩展规律，并为训练新一代既高性能又高效的LLMs提供了方法。此外，它还开启了一个全新的计算范式，并为设计专门针对1位LLMs优化的硬件提供了可能性。 论文：

华为自研芯片技术近日，华为轮值董事长郭平透露了华为最新的自研芯片技术，这是一种堆叠芯片的技术，非常像GPU领域的HBM堆叠显存技

华为自研芯片技术 近日，华为轮值董事长郭平透露了华为最新的自研芯片技术，这是一种堆叠芯片的技术，非常像GPU领域的HBM堆叠显存技术。 可以通过增大厚度的方式，堆叠出更高的性能，从而实现芯片追赶高性能的能力。目前华为内部已经验证了这项技术的可行性，最快今年该技术将会上线，运用到多个领域。 扩展：网友A：真的很期待。网友B:是说奥利奥那样的叠在一起吗。

字节发布的这个MegaScale估计只有超级大厂才有用，一个在超过一万个 GPU 上训练 LLM 的生产系统。

字节发布的这个MegaScale估计只有超级大厂才有用，一个在超过一万个 GPU 上训练 LLM 的生产系统。 整个系统涵盖了从模型块和优化器设计到计算与通信的重叠、运算符优化、数据管道以及网络性能调整的算法和系统组件。 MegaScale 在训练一个 175B 参数的 LLM 模型时，在 12,288 GPU 上实现了 55.2% 的模型浮点运算利用率（Model FLOPs Utilization，MFU），相比 Megatron-LM 提升了 1.34 倍。 论文地址：

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式 主要特征 适用于你喜爱的模型的即用型 API：部署和服务开源基础模型 - 包括 LLaMA、MPT 和 Falcon。使用 Scale 托管模型或部署到您自己的基础设施。 微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。 优化推理：LLM Engine 提供推理 API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。 开源集成： 使用单个命令部署任何。 即将推出的功能 K8s 安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问 Scale 的托管基础​​设施。 快速冷启动时间：为了防止 GPU 闲置，LLM Engine 在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。 成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。