Nvidia est vantant les progrès de son intelligence artificielle (IA) de la technologie pour la compréhension de langage qui établit de nouveaux records de performance pour la conversation de l’IA. Le GPU maker dit son IA plate-forme a maintenant le plus rapide de la formation d’enregistrer, de la manière la plus rapide de l’inférence, et le plus grand modèle de formation de son genre à ce jour.
En ajoutant la clé des optimisations pour son IA plate-forme et Gpu, Nvidia vise à devenir le premier fournisseur de la conversation services d’IA, qui dit-il, ont été limités à ce point en raison d’un large incapacité à déployer de grands IA modèles en temps réel.
Contrairement à la plus simple transactionnelle de l’IA, de la conversation de l’IA utilise le contexte et les nuances et les réponses sont instantanées, a expliqué Nvidia, vice-président appliquée en profondeur de l’apprentissage de la recherche, Bryan Catanzaro, sur un point de presse. En tant que tel, les modèles pour la conversation AI besoin d’être très grand et en temps réel afin de fonctionner avec l’homme au niveau de la compréhension.
Comme pour ses performances avancées, Nvidia a dit qu’il a établi le record du monde pour la formation de l’populaires de Google construit Bidirectionnel Codeur Représentations de Transformateurs (BERT) modèle de langue. Nvidia formé un grand BERT modèle en 53 minutes sur son DGX SuperPOD l’apprentissage en profondeur serveur en utilisant le modèle de parallélisme, une façon de diviser un réseau de neurones lorsque les modèles sont trop gros pour tenir dans la mémoire d’un seul GPU.
“Sans ce type de technologie, il peut prendre des semaines pour former l’un de ces grands modèles de langage,” dit-Catanzaro.
Pendant ce temps, Nvidia a dit qu’il a également le plus rapide BERT inférence à 2,2 millisecondes et le plus grand modèle formés à 8,3 milliards de paramètres.
“Les grands modèles de langage sont en train de révolutionner l’IA pour le langage naturel,” dit-Catanzaro. “Ils nous aident à résoudre des difficultés exceptionnelles, les problèmes de langue, de nous rapprocher de l’objectif de vraiment de conversation en AI.”
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