泛化

Creator 面对面 | 大规模预训练模型的新思考：效率和泛化

自 2018 年谷歌推出 BERT（3.4 亿参数）以来，语言模型开始朝着「大」演进。国内外先后出现了参数量高达千亿甚至万亿的语言模型，比如谷歌的 T5（110 亿）、OpnAI 的 GPT-3（1,750 亿）、华为联合鹏城实验室的盘古（Pangu）（2000 亿），智源研究院的 WuDao2.0（1.75 万亿）…… 对于这样的大模型，其背后支撑的是巨额的算力要求。那么对于 AI 民主化，降低模型训练门槛和壁垒，同时兼顾性能和表现，在未来模型的训练上又会有怎样的思考呢？

7/26/2022 3:55:00 PM

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