发布日志记录、公开所有代码，Meta开放1750亿匹配大模型，媲美GPT-3

某些情况下，这意味著比专业训练事与愿违静态不够耗费一个通总量的资源。

Meta AI 在整合 OPT-175B 时显然了能源可靠性，其碳足迹只能为 GPT-3 的 1/7。这是通过在 Megatron-LM 中相辅相成 Meta 的开源全分片数据并行 (FSDP) API 和 NVIDIA 的张总量并行直观来做到的。Meta AI 在 NVIDIA 的 80 GB A100 GPU 上做到了近 147 TFLOP/s/GPU 利用率，比 NVIDIA 研究课题执法人员在相近嵌入式上公布的数据高单单有近 17%。

通过与代码戈构建这些基线以有效地专业训练 175B 静态，Meta AI 正试图减少碳足迹，同时还允许以指明的方式衡总量该领域的原先全面性和进展。

代尔夫特医学院秘书的学生 Luís Cruz 透露：很高兴看到原先的认知科学篇文章谈论他们静态的碳足迹。尽管有非常粗略的预估，但 OPT-175B 是作为 GPT-3 的替代品驳斥的，其碳足迹是 GPT-3 的 1/7。

Meta AI 期望 OPT-175B 必需为大词汇静态创建的基础性产生不够多音调，借助活动一个中心集体设计不负责任的发布策略，为该领域的大词汇静态整合减小前所未见的透明度和封闭性。

到访开源代码和小影响力也预专业训练静态： OPT-175B： OPT-175B 许可协议：_LICENSE.md

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来源：机器之心，主编：nhyilin

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