
Verbessern Sie die Effizienz des Trainings von neuronalen Netzwerken mit algorithmischen Methoden, die Geschwindigkeit liefern, die Qualität steigern und die Kosten senken.
MPT-7B ist ein Decoder-Transformer, der von Grund auf mit 1T Tokens englischen Texts und Codes vortrainiert wurde. Dieses Modell wurde von MosaicML trainiert. MPT-7B ist Teil der Familie der MosaicPretrainedTransformer (MPT)-Modelle, die eine modifizierte Transformer-Architektur verwenden, die für effizientes Training und Inferenz optimiert ist. Diese architektonischen Änderungen umfassen leistungsoptimierte Schichtimplementierungen und die Beseitigung von Kontextlängenbeschränkungen durch den Ersatz von Positions-Embeddings mit Attention with Linear Biases (ALiBi). Dank dieser Modifikationen können MPT-Modelle mit hoher Durchsatzeffizienz und stabiler Konvergenz trainiert werden. MPT-Modelle können auch effizient mit sowohl den standardmäßigen HuggingFace-Pipelines als auch mit NVIDIAs FasterTransformer bereitgestellt werden.
MosaicML is a company dedicated to advancing the field of artificial intelligence through innovative machine learning technology. Their primary focus is on making machine learning models more efficient and accessible, aiming to accelerate AI research and its application in various industries. MosaicML combines groundbreaking research with practical engineering to create tools and technologies that optimize machine learning workflows and reduce computational costs. The solutions they offer help businesses and developers harness the power of AI more efficiently, enabling faster development and deployment of AI applications.