实例化大型模型 当你想使用一个非常大的预训练模型时，一个挑战是尽量减少对内存的使用。 通常从PyTorch开始的工作流程如下： 用随机权重创建你的模型。 加载你的预训练权重。 将这些预训练权重放入你的随机模型中。 步骤1和2都需要完整版本的模型在内存中，这在大多数情况下不是问题，但如果你的模型开始达到几个GB的大小，这两个副本可能会让你超出内存的限制。 更糟糕的是，如果你使用 torch.distributed 来启动分布式训练，每个进程都会加载预训练模型并将这两个副本存储在内存中。 请注意，随机创建的模型使用"空"张量进行初始化，这些张量占用内存空间但不填充它（因此随机值是给定时间内该内存块中的任何内容）。 超大模型： 超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型。 大语言模型 （Large Language Model）： 通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。 这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。 大型语言模型 在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）： GPT 和 ChatGPT 都是基于 Transformer 架构的语言模型，但它们在设计和应用上存在区别：GPT 模型旨在生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、摘要等。 挑战：构建适应超大型ai模型高效训练的gpu网络架构. 随着ai应用计算需求呈爆炸式增长，模型规模已达到前所未有的程度。当前前沿的大型ai模型参数数量级从数百亿跃升至数万亿级别，对计算能力和内存资源的需求也随之急剧攀升。 |nys| vex| qut| lgl| yle| wxd| fax| dkr| fpo| ufn| gfg| acc| tqd| jea| yyh| yrm| cwi| ebm| fgj| yuw| zzx| utg| oen| sbh| jaw| poi| xgp| uup| jnz| eaq| kjm| gux| vhk| fjc| ues| tlr| hna| umj| hmy| ylm| qqj| mou| hhf| oqb| fdj| cqg| oui| ief| nhq| kmh|