모바일 튜토리얼 모바일 뉴스 China Telecom은 800GWDM 기존 네트워크를 기반으로 업계 최초의 킬로 카드 분산 무손실 지능형 컴퓨팅 네트워크 검증을 완료했습니다.

China Telecom은 800GWDM 기존 네트워크를 기반으로 업계 최초의 킬로 카드 분산 무손실 지능형 컴퓨팅 네트워크 검증을 완료했습니다.

Sep 03, 2024 am 07:30 AM
대형 모델 차이나텔레콤

中国电信基于 800GWDM 现网完成业界首例千卡分布式无损智算网验证

1. 현재 스마트 컴퓨팅 카드의 수가 1,000개, 심지어 10,000개에 도달함에 따라 필요한 대역폭은 수백 Tbit 이상인 경우가 많습니다. 1P 비트보다. 따라서 광전송 시스템의 넓은 대역폭, 높은 신뢰성 및 고효율은 분산 훈련의 높은 계산 효율성을 보장하는 핵심입니다.

2. China Telecom Research Institute, China Telecom Beijing Company, Tianyi Cloud Company는 China Telecom의 기존 네트워크에서 800G C+L 기술을 기반으로 1024개의 카드로 구성된 대규모 분산 클러스터를 공동 제공합니다. 용량 대역폭은 120km에 걸쳐 1,000억 개의 매개변수가 있는 대규모 모델의 분산 교육을 가능하게 하며 성능은 중앙 집중식 교육의 95% 이상에 도달합니다.

3. China Telecom은 데이터 전송을 위한 넓은 대역폭 문제에 대응하여 스펙트럼 효율성을 향상시키기 위해 고차 변조 형식의 단일 파장 800G 기술을 채택하고 있으며 현재의 기술과 협력하고 있습니다. 업계 핫스팟 C+L 대역 기술 초대형 전송 대역폭을 달성하기 위해 China Telecom Wuqing과 Runze 컴퓨터실 사이에 Huawei 전송 장비가 사용되었으며, 다중 루프백을 통해 거리가 120km에 달하는 광대역 상호 연결된 지능형 컴퓨팅 검증 네트워크가 구축되었습니다. .

4. 데이터 전송의 높은 신뢰성 문제에 대응하여 China Telecom은 링크 오류, 파장 오류, 광섬유 오류 등 비정상적인 테스트 실험을 완료했습니다. 800G 서비스 전파 중단으로 인해 컴퓨팅 효율성이 40% 이상 감소하고, 100밀리초 이상의 광섬유 장애가 발생하면 컴퓨팅 효율성이 크게 감소하거나 훈련이 중단될 수도 있습니다. 공식 정보에 따르면 WSON 재라우팅 복구 기술은 두 지점 간의 재라우팅 복구 시간을 50ms 이내로 제어하는 ​​데 사용됩니다. 이를 통해 분산 지능형 컴퓨팅 서비스의 높은 신뢰성 상호 연결을 보장하고 컴퓨팅 효율성을 극대화할 수 있습니다.

5. 전송 링크의 고효율 문제에 대응하여 China Telecom은 컴퓨팅과 네트워크의 공동 시분할 다중화를 달성하기 위해 분 단위 파장 동적 철거 및 건설 솔루션을 제안했습니다. , 네트워크 자원 활용도를 효과적으로 향상시킵니다. 이 검증은 지역, 수준 및 주제 전반에 걸쳐 컴퓨팅 성능의 매우 안정적인 협업 스케줄링을 위한 기반을 마련했습니다.

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대형 모델 앱 Tencent Yuanbao가 온라인에 출시되었습니다! Hunyuan은 어디서나 휴대할 수 있는 만능 AI 비서로 업그레이드되었습니다. 대형 모델 앱 Tencent Yuanbao가 온라인에 출시되었습니다! Hunyuan은 어디서나 휴대할 수 있는 만능 AI 비서로 업그레이드되었습니다. Jun 09, 2024 pm 10:38 PM

5월 30일, Tencent는 Hunyuan 모델의 포괄적인 업그레이드를 발표했습니다. Hunyuan 모델을 기반으로 하는 앱 "Tencent Yuanbao"가 공식 출시되었으며 Apple 및 Android 앱 스토어에서 다운로드할 수 있습니다. 이전 테스트 단계의 Hunyuan 애플릿 버전과 비교하여 Tencent Yuanbao는 일상 생활 시나리오를 위한 작업 효율성 시나리오를 위한 AI 검색, AI 요약 및 AI 작성과 같은 핵심 기능을 제공하며 Yuanbao의 게임 플레이도 더욱 풍부해지고 다양한 기능을 제공합니다. , 개인 에이전트 생성과 같은 새로운 게임 플레이 방법이 추가됩니다. Tencent Cloud 부사장이자 Tencent Hunyuan 대형 모델 책임자인 Liu Yuhong은 "Tencent는 먼저 대형 모델을 만들기 위해 노력하지 않을 것입니다."라고 말했습니다. Tencent Hunyuan 대형 모델 비즈니스 시나리오에서 풍부하고 방대한 폴란드 기술을 활용하면서 사용자의 실제 요구 사항에 대한 통찰력을 얻습니다.

Bytedance Beanbao 대형 모델 출시, Volcano Engine 풀스택 AI 서비스로 기업의 지능적 혁신 지원 Bytedance Beanbao 대형 모델 출시, Volcano Engine 풀스택 AI 서비스로 기업의 지능적 혁신 지원 Jun 05, 2024 pm 07:59 PM

Volcano Engine의 Tan Dai 사장은 대형 모델을 구현하려는 기업은 모델 효율성, 추론 비용, 구현 어려움이라는 세 가지 주요 과제에 직면하게 된다고 말했습니다. 복잡한 문제를 해결하기 위한 지원으로 좋은 기본 대형 모델이 있어야 하며, 서비스를 통해 대규모 모델을 널리 사용할 수 있으며 기업이 시나리오를 구현하는 데 더 많은 도구, 플랫폼 및 애플리케이션이 필요합니다. ——Tan Dai, Huoshan Engine 01 사장. 대형 빈백 모델이 출시되어 많이 사용되고 있습니다. 모델 효과를 연마하는 것은 AI 구현에 있어 가장 중요한 과제입니다. Tan Dai는 좋은 모델은 많은 양의 사용을 통해서만 연마될 수 있다고 지적했습니다. 현재 Doubao 모델은 매일 1,200억 개의 텍스트 토큰을 처리하고 3,000만 개의 이미지를 생성합니다. 기업이 대규모 모델 시나리오를 구현하는 데 도움을 주기 위해 ByteDance가 독자적으로 개발한 beanbao 대규모 모델이 화산을 통해 출시됩니다.

산업지식 그래프 고급실습 산업지식 그래프 고급실습 Jun 13, 2024 am 11:59 AM

1. 배경 소개 먼저 Yunwen Technology의 발전 역사를 소개하겠습니다. Yunwen Technology Company...2023년은 대형 모델이 유행하는 시기입니다. 많은 기업에서는 대형 모델 이후 그래프의 중요성이 크게 감소했으며 이전에 연구된 사전 설정 정보 시스템이 더 이상 중요하지 않다고 생각합니다. 그러나 RAG의 홍보와 데이터 거버넌스의 확산으로 우리는 보다 효율적인 데이터 거버넌스와 고품질 데이터가 민영화된 대형 모델의 효율성을 향상시키는 중요한 전제 조건이라는 것을 알게 되었습니다. 따라서 점점 더 많은 기업이 주목하기 시작했습니다. 지식 구축 관련 콘텐츠에 이는 또한 탐구할 수 있는 많은 기술과 방법이 있는 더 높은 수준으로 지식의 구성 및 처리를 촉진합니다. 신기술의 출현이 기존 기술을 모두 패배시키는 것이 아니라, 신기술과 기존 기술을 통합할 수도 있음을 알 수 있습니다.

벤치마크 GPT-4! 차이나 모바일의 Jiutian 대형 모델이 이중 등록을 통과했습니다. 벤치마크 GPT-4! 차이나 모바일의 Jiutian 대형 모델이 이중 등록을 통과했습니다. Apr 04, 2024 am 09:31 AM

4월 4일 뉴스에 따르면 중국 사이버공간국은 최근 등록된 대형 모델 목록을 공개했는데, 여기에 차이나 모바일의 'Jiutian Natural Language Interaction Large Model'이 포함돼 있어 차이나 모바일의 Jiutian AI 대형 모델이 공식적으로 생성 인공 지능을 제공할 수 있음을 알렸다. 외부 세계에 대한 정보 서비스. 차이나 모바일은 이 모델이 중앙 기업이 개발한 최초의 대규모 모델로 국가 '생성 인공 지능 서비스 등록'과 '국내 심층 합성 서비스 알고리즘 등록' 이중 등록을 모두 통과했다고 밝혔습니다. 보고서에 따르면 Jiutian의 자연어 상호 작용 대형 모델은 향상된 산업 역량, 보안 및 신뢰성을 갖추고 있으며 풀 스택 현지화를 지원하며 90억, 139억, 570억, 1000억 등 다양한 매개변수 버전을 형성했습니다. 클라우드에 유연하게 배포할 수 있으며 엣지와 엔드는 상황이 다릅니다.

GPT Store는 문도 열 수 없습니다. 이 국내 플랫폼이 어떻게 감히 이런 길을 갈 수 있습니까? ? GPT Store는 문도 열 수 없습니다. 이 국내 플랫폼이 어떻게 감히 이런 길을 갈 수 있습니까? ? Apr 19, 2024 pm 09:30 PM

주의하세요. 이 사람은 1,000개 이상의 대형 모델을 연결하여 원활하게 연결하고 전환할 수 있습니다. 최근에는 시각적인 AI 워크플로우가 출시되었습니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하여 무한한 캔버스에 드래그하고 당기고 드래그하여 자신만의 워크플로우를 배열할 수 있습니다. 속담처럼 전쟁에는 속도가 필요하며 Qubit은 이 AIWorkflow가 온라인에 접속한 후 48시간 이내에 사용자가 이미 100개 이상의 노드로 개인 워크플로를 구성했다는 소식을 들었습니다. 더 이상 고민하지 않고 오늘 제가 이야기하고 싶은 것은 LLMOps 회사인 Dify와 그 CEO인 Zhang Luyu입니다. Zhang Luyu는 Dify의 창립자이기도 합니다. 사업에 합류하기 전에 그는 인터넷 업계에서 11년의 경력을 쌓았습니다. 저는 제품 디자인에 참여하고 있으며 프로젝트 관리를 이해하고 있으며 SaaS에 대한 독특한 통찰력을 가지고 있습니다. 나중에 그는

새로운 테스트 벤치마크 공개, 가장 강력한 오픈소스 라마3 당황스럽다 새로운 테스트 벤치마크 공개, 가장 강력한 오픈소스 라마3 당황스럽다 Apr 23, 2024 pm 12:13 PM

시험 문제가 너무 단순하면 상위권 학생과 하위 학생 모두 90점을 받을 수 있어 격차가 더 벌어질 수 없다… 클로드3, 라마3, 심지어 GPT-5 등 더욱 강력한 모델이 출시되면서 업계는 보다 어렵고 차별화된 모델 벤치마크가 시급히 필요합니다. 대형 모델 아레나를 운영하는 조직인 LMSYS가 차세대 벤치마크인 Arena-Hard를 출시해 큰 관심을 끌었습니다. Llama3 명령의 두 가지 미세 조정 버전의 강점에 대한 최신 참조도 있습니다. 이전에 비슷한 점수를 받았던 MTBench와 비교하면 Arena-Hard 판별력이 22.6%에서 87.4%로 증가해 한눈에 봐도 강하고 약해졌습니다. Arena-Hard는 경기장의 실시간 인간 데이터를 사용하여 구축되었으며 인간 선호도와 89.1%의 일치율을 가지고 있습니다.

대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. 대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

샤오미 바이트가 힘을 합쳤습니다! Xiao Ai의 Doubao 액세스 대형 모델: 휴대폰과 SU7에 이미 설치되어 있음 샤오미 바이트가 힘을 합쳤습니다! Xiao Ai의 Doubao 액세스 대형 모델: 휴대폰과 SU7에 이미 설치되어 있음 Jun 13, 2024 pm 05:11 PM

6월 13일 뉴스에 따르면 Byte의 'Volcano Engine' 공개 계정에 따르면 Xiaomi의 인공 지능 비서인 'Xiao Ai'가 Volcano Engine과 협력을 이루었습니다. 두 당사자는 beanbao 대형 모델을 기반으로 보다 지능적인 AI 상호 작용 경험을 달성할 것입니다. . ByteDance가 만든 대형 빈바오 모델은 매일 최대 1,200억 개의 텍스트 토큰을 효율적으로 처리하고 3,000만 개의 콘텐츠를 생성할 수 있는 것으로 알려졌습니다. Xiaomi는 Doubao 대형 모델을 사용하여 자체 모델의 학습 및 추론 능력을 향상시키고 사용자 요구를 보다 정확하게 파악할 뿐만 아니라 보다 빠른 응답 속도와 보다 포괄적인 콘텐츠 서비스를 제공하는 새로운 "Xiao Ai Classmate"를 만들었습니다. 예를 들어, 사용자가 복잡한 과학 개념에 대해 질문하면 &ldq

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