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KI & Engineering Programme›🏕️ AI Canopy›Lektionen›Skalierung von Gesetzen und Schulungen im großen Maßstab - Warum größere Modelle intelligenter werden
📈
AI Canopy • Experte⏱️ 18 Min. Lesezeit

Skalierung von Gesetzen und Schulungen im großen Maßstab - Warum größere Modelle intelligenter werden

Öffentliche Lektionsvorschau

Entdecken Sie die empirischen Skalierungsgesetze, die die Modellleistung, rechenoptimale Trainingsstrategien und die verteilte Systemtechnik hinter dem Training von Grenzmodellen regeln.

Programm
AI Canopy
Niveau
Experte
Lesezeit
18 Min. Lesezeit

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

  • ✓Kaplan-Skalierungsgesetze
  • ✓Chinchilla und rechneroptimiertes Training
  • ✓Warum die Parameteranzahl nicht alles ist
  • ✓Verteilte Trainingsstrategien
  • ✓Gemischte Präzision und Gradientenakkumulation

Lektionsübersicht

  1. Kaplan-Skalierungsgesetze
  2. Chinchilla und rechneroptimiertes Training
  3. Warum die Parameteranzahl nicht alles ist
  4. Verteilte Trainingsstrategien
  5. Gemischte Präzision und Gradientenakkumulation
  6. DeepSpeed ​​und FSDP
  7. Neue Fähigkeiten und abnehmende Erträge
  • 📚 Weiterführende Literatur
  • Einführende Vorschau

    Die moderne KI-Revolution ist nicht nur eine algorithmische Geschichte - sie ist eine Konstruktions- und Skalierungsgeschichte . Die Forscher fanden heraus, dass die Modellleistung vorhersagbaren Potenzgesetzen über Parameter, Daten und Berechnungen hinweg folgt. Um diese Gesetze auszunutzen, mussten völlig neue verteilte Trainingsparadigmen erfunden werden.

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