Model Parallelism: Building and Deploying Large Neural Networks (MPBDLNN)

Kursüberblick

Sehr grosse tiefe neuronale Netze (DNNs), ob sie nun für die Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. GPT-3), für das Sehen (z. B. huge Vision Transformers) oder für die Sprach-KI (z. B. Wave2Vec 2) eingesetzt werden, haben bestimmte Eigenschaften, die sie von ihren kleineren Gegenstücken unterscheiden. Da DNNs immer grösser werden und auf immer grösseren Datensätzen trainiert werden, können sie sich mit nur einer Handvoll Trainingsbeispielen an neue Aufgaben anpassen, was den Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz beschleunigt. Das Trainieren von Modellen, die Dutzende bis Hunderte von Milliarden von Parametern auf riesigen Datensätzen enthalten, ist nicht trivial und erfordert eine einzigartige Kombination aus KI, High-Performance-Computing (HPC) und Systemwissen.

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