

Migliora l'efficienza dell'addestramento delle reti neurali con metodi algoritmici che offrono velocità, aumentano la qualità e riducono i costi.

MPT-7B è un trasformatore in stile decoder preaddestrato da zero su 1T di token di testo e codice in inglese. Questo modello è stato addestrato da MosaicML. MPT-7B fa parte della famiglia di modelli MosaicPretrainedTransformer (MPT), che utilizzano un'architettura di trasformatore modificata ottimizzata per un addestramento e un'inferenza efficienti. Queste modifiche architetturali includono implementazioni di layer ottimizzate per le prestazioni e l'eliminazione dei limiti di lunghezza del contesto sostituendo gli embedding posizionali con l'Attention with Linear Biases (ALiBi). Grazie a queste modifiche, i modelli MPT possono essere addestrati con un'elevata efficienza di throughput e una convergenza stabile. I modelli MPT possono anche essere serviti in modo efficiente sia con le pipeline standard di HuggingFace che con il FasterTransformer di NVIDIA.
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.