发布记事记录、公开所有代码，Meta开放1750亿参数大模型，媲美GPT-3

训练最后基本概念非常耗费一个数用于量级的资源。

Meta AI 在开；不 OPT-175B 时毕竟了能源效率，其碳足迹大部分为 GPT-3 的 1/7。这是通过在 Megatron-LM 里面混合 Meta 的OpenBSD同类型分片数据资料并行 (FSDP) API 和 NVIDIA 的张用于量并行抽象概念来借助于的。Meta AI 在 NVIDIA 的 80 GB A100 GPU 上借助于了约 147 TFLOP/s/GPU 利用率，比 NVIDIA 研究者职员在类似于硬件上披露的数据资料高出大约 17%。

通过与字符串特共享这些孔径以有助于基础训练 175B 基本概念，Meta AI 将要减少碳足迹，同时还强制以一致的方式衡用于量该领域的新变科研成果和方面。

代尔夫特理工大学助理教职员 Luís Cruz 暗示：很后悔看到同属自己人脑专著探讨他们基本概念的碳足迹。尽管有颇为粗略的估计，但 OPT-175B 是作为 GPT-3 的替代品重申的，其碳足迹是 GPT-3 的 1/7。

Meta AI 想 OPT-175B 能够为大语言基本概念创建人的前沿带给非常多声音，帮助生态村对政府设计坚信的释出策略，为该领域的大语言基本概念开；不减小前所未有的工作效率和开放日性。

访问期间OpenBSD字符串和小数目可不基础训练基本概念： OPT-175B： OPT-175B 许可协议书：_LICENSE.md

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来源：微电脑有心，编辑：nhyilin

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