壁仞科技开放神经网络模型训练处置相关专利 能够依据人工自动处置单元的存储占用状况灵敏地将两边张量卸载至中央处置单元的存储器 (壁仞科技offer)

专利摘要显示，本开放提供了一种神经网络模型训练处置的电子设备、方法和介质，中央处置单元性能成对神经网络模型训练中的两边张量启动存储控制：关于生成的第一两边张量，确定人工自动处置单元的存储器的以后存储经常经常使用率能否逾越第一阈值，在确定逾越第一阈值的状况下，将第一两边张量从人工自动处置单元的存储器转存至中央处置单元的存储器；以及在后向计算中经常经常使用第一两边张量启动计算之前，判别第一两边张量的存储位置，在确定存储位置为中央处置单元的存储器的状况下，将第一两边张量从中央处置单元的存储器取回至人工自动处置单元的存储器，以用于后向计算。本开放能够依据人工自动处置单元的存储占用状况灵敏地将两边张量卸载至中央处置单元的存储器。

大模型是什么意思

大模型（Large Model）是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型，这种模型经过专门的训练环节，能够对大规模数据启动复杂的处置和义务处置。

大模型要求占用少量的计算资源、存储空间、时期和电力等资源来保证它的训练和部署。 相比之下，小模型（Small Model）是指具有较少参数的深度神经网络模型。 小模型经常运转速度更快，也愈加轻巧，适用于一些计算资源和存储空间较少的设备或场景，例如移动设备或嵌入式设备。

在实践运行中，选择大模型或小模型取决于要求处置的疑问和可用资源。 大模型通常在自然言语处置、计算机视觉、介绍系统等方面表现良好，它们通常要求高性能计算资源的支持，例如规范的GPU或云端集群。

小模型适宜处置一些简易的、小规模的疑问，例如信誉卡欺诈检测等，它们具有更快的推理速度，可以在低功耗设备上运转，例如智能手机或物联网设备。

大模型能处置的疑问

大规模预训练可以有效地从少量标志和未标志的数据中捕捉知识，经过将知识存储到少量的参数中并对特定义务启动微调，极大地扩展了模型的泛化才干。 在应对不同场景时，不再从0末尾，只要求大批的样本启动微调。

再比如BERT曾经训练好了，我们要做下游义务，做一个句子的情感剖析。 那么就会在BERT的输入token中参与一个 class token，这个和vit的做法一样，encoder以后用class token的向量做一下linear transoformation 和softmax和gt做损失训练，所以这一步可以直接初始化BERT模型的预训练参数做finetune，效果要更好。 收敛的又快，loss又低。

什么是大模型？

大模型（Large Model）是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型，这种模型经过专门的训练环节，能够对大规模数据启动复杂的处置和义务处置。

大模型要求占用少量的计算资源、存储空间、时期和电力等资源来保证它的训练和部署。 相比之下，小模型（Small Model）是指具有较少参数的深度神经网络模型。 小模型经常运转速度更快，也愈加轻巧，适用于一些计算资源和存储空间较少的设备或场景，例如移动设备或嵌入式设备。

在实践运行中，选择大模型或小模型取决于要求处置的疑问和可用资源。 大模型通常在自然言语处置、计算机视觉、介绍系统等方面表现良好，它们通常要求高性能计算资源的支持，例如规范的GPU或云端集群。

小模型适宜处置一些简易的、小规模的疑问，例如信誉卡欺诈检测等，它们具有更快的推理速度，可以在低功耗设备上运转，例如智能手机或物联网设备。

大模型能处置的疑问

大规模预训练可以有效地从少量标志和未标志的数据中捕捉知识，经过将知识存储到少量的参数中并对特定义务启动微调，极大地扩展了模型的泛化才干。 在应对不同场景时，不再从0末尾，只要求大批的样本启动微调。

再比如BERT曾经训练好了，我们要做下游义务，做一个句子的情感剖析。 那么就会在BERT的输入token中参与一个class token，这个和vit的做法一样，encoder以后用class token的向量做一下linear transoformation和softmax和gt做损失训练，所以这一步可以直接初始化BERT模型的预训练参数做finetune，效果要更好。 收敛的又快，loss又低。

以上内容参考网络百科-大模型