آموزش مدلهای هوش مصنوعی در GPU های NVIDIA A100

نویسندگان:

(1) Ben Athiwaratkun ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(2) Sujan Kumar Gonugondla ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(3) Sanjay Krishna Gouda ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(4) Haifeng Qian ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(5) Sanjay Krishna Gouda ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(6) Hantian Ding ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(7) Sun Sun ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(8) جون وانگ ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(9) Jiacheng Guo ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(10 Liangfu Chen ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(11) Parminder Bhatia ، GE HealthCare (کار انجام شده در AWS) ؛

(12) رامش نالاپاتی ، آمازون AGI (کار انجام شده در AWS) ؛

(13) Sudipta Sengupta ، آزمایشگاه های AWS AI ؛

(14) بینگ شیانگ ، گلدمن ساکس (کار انجام شده در AWS).

چکیده و 1 مقدمه

2. کار مرتبط

3

3.1 نماد و 3.2. استنباط مدل زبان

3.3 توجه چند پرس و جو چند ضلعی ، چند سر و تعمیم یافته

4. توجه متناسب با متن توجه و 4.1. انگیزه

4.2 فرمولاسیون و 4.3. حافظه IO پیچیدگی

5. آزمایشات

5.1 مقایسه قابلیت های توجه چند سر ، چند گروه و چند گروه

5.2. تأخیر مدل های معادل

5.3. برنامه

6. نتیجه گیری و منابع

A. سؤالات متداول

ب – کار مرتبط

ج. راه اندازی

D. خانواده توجه چند گروهی

E. توجه متناسب با متن

برنامه های F.: نتایج اضافی

G. سازگاری با تکنیک های رمزگشایی سوداگرانه و رمزگشایی سریع

ج. راه اندازی

c.1. جزئیات آموزش مدل

ما آموزش دادیم …

Source link