Unleashing Pangu-Σ: Huawei’s Titan of Trillion Parameters Takes the Helm in the AI Universe🚀💡🌐
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🌏🌍 Multiverse
Tech enthusiasts, it’s time to suit up👩💻👨💻! In the realm of artificial intelligence, a novel powerhouse has surfaced, unveiling a potential unlike any seen before🔬💥. Comparable to Marvel and DC superheroes emerging from the shadows, Huawei researchers have birthed their own entity of unprecedented abilities, Pangu-Σ. Touting a remarkable 1.085 trillion parameters, Pangu-Σ, a large language model (LLM), is poised to revolutionize natural language processing, creation, and reasoning💼🌍.
The titanic stature of LLMs is hard to ignore, especially when contemplating their remarkable proficiencies and potential. Pangu-Σ is a new addition to this league of AI titans, which includes GPT-3, Megatron-Turing NLG, PanGu, ERNIE 3.0 Titan, Gopher, PaLM, OPT, Bloom, GLM-130B, and more🏛️👥. The quest for bigger and better models appears insatiable, with researchers pushing the boundaries to construct large-scale models boasting over one trillion parameters📊🚀.
Pangu-Σ stands among the few trillion-parameter models like Switch-C, GLaM, MoE-1.1T, Wu Dao 2.0, and M6-10T, which have demonstrated remarkable performance, despite the tremendous challenge of efficient scaling⚖️🧮. The ability of LLMs to optimize their capabilities is directly linked to an adequate supply of training data and a feasible computing budget, akin to a superhero’s need for a steady energy source and tactical strategy to optimize their powers💪⚡.
Let’s take a closer look at two key facets of this AI journey: scaling the model and scaling the system⛏️🔬.
First, the model: LLMs tend to improve their performance with an increase in model size. Here, sparse architectures such as Mixture of Experts (MoE) serve as effective strategies to scale up without incurring a proportionate increase in computational cost, much like Batman’s arsenal growing without blowing up the Batcave’s budget💼💡. However, MoE models have their fair share of challenges, from imbalanced workloads to global communication delays, with questions about their integration into dense models remaining unanswered📝💭.
The second facet is scaling the system. Drawing a parallel with Tony Stark’s genius mind, it has been suggested to utilize powerful frameworks such as DeepSpeed 4 to facilitate the training of these colossal models🤖💻. Constraints typically revolve around the available compute budget and the number of accelerating devices that can be deployed, such as GPUs, NPUs, and TPUs. Trillion-parameter models can be trained using tensor parallelism, pipeline parallelism, zero redundancy optimizer, and rematerialization across a large number of these devices⚙️🔄. However, the limitations of present methodologies render it challenging to adequately feed these gargantuan language models and attain optimal performance.
Against this backdrop, Huawei researchers have meticulously engineered the Pangu-Σ model using the MindSpore 5 framework🧪👨🔬. Training took place over 100 days on a cluster using 512 Ascend 910 AI Accelerators and an astounding 329 billion tokens, akin to the rigorous training undergone by our favorite superheroes🏋️♂️⏳.
Interestingly, Pangu-Σ, much like the shapeshifting superhero, Martian Manhunter, transforms and expands its built-in parameters using the Random Routed Experts’ Transformer decoder architecture (RRE)🔀🎭. With two levels of routing as opposed to the traditional MoE, RRE offers a simple approach to extract sub-models for a wide array of downstream applications, from conversation and translation to code production and interpreting natural language overall📚🌐.
A unique Expert Computation and Storage Separation (ECSS) mechanism has been proposed by the team to ensure training systems are efficient and scalable, much like a well-oiled Batmobile🚗💨. This innovation significantly reduces communication, resulting in a training throughput that is 6.3 times faster than previous models with similar hyperparameters⏱️🌪️.
In performance, Pangu-Σ delivers a knockout punch. It outshines predecessors such as Pangu-Σ with 13B parameters and ERNIE 3.0 Titan with 260B parameters, in 16 downstream tasks spanning six categories. It further displays its prowess by performing significantly better in relevant regions than the state-of-the-art models, leveraging 329B tokens in over 40 natural and programming languages🏆🌟.
As our AI universe continues to expand and evolve, Pangu-Σ stands as a testament to the limitless possibilities that lie within the realm of artificial intelligence, mirroring the infinite expanse of our superhero multiverses. It’s clear we’re only at the dawn of this exciting new era, so fasten your seat belts, and stay tuned for the next thrilling episode in our AI adventure🔭🌠.
NOW IN JAPANESE
パングー-Σの解放: Huaweiの一兆パラメータの巨人がAI宇宙を席巻🚀💡🌐
テクノロジー愛好家の皆さん、準備を整えてください👩💻👨💻! 人工知能の領域に、未見の可能性を秘めた新たな力の源が現れました🔬💥。まるでマーベルやDCのスーパーヒーローが影から姿を現すかのように、Huaweiの研究者たちは自身の未曾有の能力を持つエンティティ、パングー-Σを生み出しました。驚異的な1.085兆のパラメータを誇るこの大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理、生成、推論の革新を目指しています💼🌍。
LLMの巨大なスケールは、その卓越した能力と可能性を考えると無視できません。パングー-ΣはAIの巨人たちの新メンバーであり、GPT-3、Megatron-Turing NLG、PanGu、ERNIE 3.0 Titan、Gopher、PaLM、OPT、Bloom、GLM-130Bなどが含まれます🏛️👥。一兆パラメータ以上を誇る大規模モデルを構築するために、研究者たちは境界を押し広げて、より大きく、より良いモデルを求める欲求は止まらないようです📊🚀。
パングー-Σは、Switch-C、GLaM、MoE-1.1T、Wu Dao 2.0、M6-10Tなどの数少ない一兆パラメータモデルの一つであり、効率的なスケーリングという巨大な挑戦にもかかわらず、優れたパフォーマンスを示しています⚖️🧮。LLMの能力を最適化する能力は、十分な訓練データの供給と実行可能な計算予算という、スーパーヒーローがパワーを最適化するための安定したエネルギー源と戦略的な戦略と同様の要素に直接関連しています💪⚡。
このAI旅行の2つの主要な側面、つまりモデルのスケーリングとシステムのスケーリングについて、もう少し詳しく見てみましょう⛏️🔬。
まず、モデルについて: LLMはモデルサイズが増えるにつれてパフォーマンスが向上する傾向があります。ここで、Mixture of Experts(MoE)のようなスパースなアーキテクチャは、計算コストを比例的に増加させることなくスケールアップする効果的な戦略として機能します。これはまるでバットマンのアーセナルがバットケイブの予算を膨らませることなく成長するようなものです💼💡。しかし、MoEモデルには不均衡なワークロードやグローバルな通信遅延といった課題があり、これらを密なモデルにどのように統合するかという問いは未解決のままです📝💭。
二つ目の側面はシステムのスケーリングです。トニー・スタークの天才的な頭脳になぞらえて、DeepSpeed 4のような強力なフレームワークを使用してこれらの巨大なモデルの訓練を容易にすることが提案されています🤖💻。制約は通常、利用可能な計算予算やデプロイできる加速デバイスの数(GPU、NPU、TPUなど)周囲に回転します。一兆パラメータモデルは、これらのデバイスの大量にわたって、テンソル並列性、パイプライン並列性、ゼロ冗長最適化、再物質化を使用して訓練することができます⚙️🔄。しかし、現行の手法の限界により、これらの巨大な言語モデルに十分なデータを供給し、最適なパフォーマンスを達成するのは困難です。
この背景のもと、Huaweiの研究者たちはMindSpore 5フレームワークを使用してパングー-Σモデルを精巧に設計しました🧪👨🔬。訓練は512のAscend 910 AIアクセラレータと驚異的な3290億トークンを使用したクラスタ上で100日間行われ、これは我々が愛するスーパーヒーローが受ける厳しい訓練に似ています🏋️♂⏳。
興味深いことに、パングー-Σは、形状変換スーパーヒーロー、マーシャンマンハンターのように、ランダムルーティングエキスパートのトランスフォーマーデコーダアーキテクチャ(RRE)を使用して、その組み込みパラメータを変換し、拡大します🔀🎭。伝統的なMoEに対する二つのルーティングレベルを提供するRREは、会話や翻訳、コード生成、全体的な自然言語解釈といった広範な下流のアプリケーションのためのサブモデルを抽出するシンプルな方法を提供します📚🌐。
研究チームは、訓練システムが効率的でスケーラブルであることを確保するために、ユニークなエキスパート計算とストレージ分離(ECSS)メカニズムを提案しました。これはまるで良く整備されたバットモービルのようなものです🚗💨。この革新は通信を大幅に削減し、同じハイパーパラメータを持つ以前のモデルよりも6.3倍速い訓練スループットを実現します⏱️🌪️。
パフォーマンス面では、パングー-Σはノックアウトパンチを放ちます。13Bパラメータのパングー-Σや260BパラメータのERNIE 3.0 Titanなどの前作を上回り、6つのカテゴリで16の下流タスクを行います。さらに、40以上の自然言語とプログラミング言語で3290億トークンを活用し、関連する地域で最先端のモデルよりも大幅に良いパフォーマンスを発揮します🏆🌟。
我々のAI宇宙が拡大し進化を続ける中、パングー-Σは人工知能の領域に無限の可能性が存在することを証明し、スーパーヒーローマルチバースの無限の広がりを反映しています。我々がこのエキサイティングな新時代の夜明けにいることは明らかで、シートベルトを締めて、我々のAIアドベンチャーの次のスリリングなエピソードをお楽しみに🔭🌠。
NOW IN SPANISH
Desatando a Pangu-Σ: El Titan de Trillón de Parámetros de Huawei Toma el Mando en el Universo de la IA🚀💡🌐
Aficionados de la tecnología, es hora de prepararse👩💻👨💻! En el reino de la inteligencia artificial, ha surgido una nueva potencia, revelando un potencial nunca antes visto🔬💥. Comparable a los superhéroes de Marvel y DC emergiendo de las sombras, los investigadores de Huawei han dado a luz a su propia entidad de habilidades sin precedentes, Pangu-Σ. Con un impresionante total de 1.085 trillones de parámetros, Pangu-Σ, un modelo de lenguaje grande (LLM), está listo para revolucionar el procesamiento, la creación y el razonamiento del lenguaje natural💼🌍.
La estatura titánica de los LLMs es difícil de ignorar, especialmente al contemplar sus notables competencias y potencial. Pangu-Σ es una nueva adición a esta liga de titanes de la IA, que incluye GPT-3, Megatron-Turing NLG, PanGu, ERNIE 3.0 Titan, Gopher, PaLM, OPT, Bloom, GLM-130B, y más🏛️👥. La búsqueda de modelos más grandes y mejores parece insaciable, con los investigadores empujando los límites para construir modelos a gran escala con más de un trillón de parámetros📊🚀.
Pangu-Σ se encuentra entre los pocos modelos de trillón de parámetros como Switch-C, GLaM, MoE-1.1T, Wu Dao 2.0, y M6-10T, que han demostrado un rendimiento notable, a pesar del tremendo desafío de la escalabilidad eficiente⚖️🧮. La habilidad de los LLMs para optimizar sus capacidades está directamente vinculada a un suministro adecuado de datos de entrenamiento y a un presupuesto de cómputo factible, similar a la necesidad de un superhéroe de una fuente de energía estable y una estrategia táctica para optimizar sus poderes💪⚡.
Analicemos más de cerca dos aspectos clave de este viaje de IA: la escalabilidad del modelo y la escalabilidad del sistema⛏️🔬.
Primero, el modelo: los LLMs tienden a mejorar su rendimiento con un aumento en el tamaño del modelo. Aquí, las arquitecturas dispersas como Mixture of Experts (MoE) sirven como estrategias efectivas para escalar sin incurrir en un aumento proporcional en el costo computacional, al igual que el arsenal de Batman crece sin explotar el presupuesto de la Batcueva💼💡. Sin embargo, los modelos MoE tienen su propia cuota de desafíos, desde cargas de trabajo desequilibradas hasta retrasos en la comunicación global, con preguntas sobre su integración en modelos densos aún sin respuesta📝💭.
El segundo aspecto es la escalabilidad del sistema. Dibujando un paralelo con la mente genial de Tony Stark, se ha sugerido utilizar marcos de trabajo potentes como DeepSpeed 4 para facilitar el entrenamiento de estos modelos colosales🤖💻. Las limitaciones suelen girar en torno al presupuesto de cómputo disponible y al número de dispositivos aceleradores que se pueden desplegar, como las GPUs, NPUs y TPUs. Los modelos de trillón de parámetros pueden ser entrenados usando paralelismo de tensor, paralelismo de tubería, optimizador de redundancia cero, y rematerialización a través de un gran número de estos dispositivos⚙️🔄. Sin embargo, las limitaciones de las metodologías actuales hacen que sea un desafío alimentar adecuadamente a estos gigantescos modelos de lenguaje y lograr un rendimiento óptimo.
En este contexto, los investigadores de Huawei han diseñado meticulosamente el modelo Pangu-Σ utilizando el marco MindSpore 5🧪👨🔬. El entrenamiento tuvo lugar durante 100 días en un clúster utilizando 512 Aceleradores de IA Ascend 910 y una asombrosa cantidad de 329 mil millones de tokens, similar al riguroso entrenamiento que realizan nuestros superhéroes favoritos🏋️♂️⏳.
Curiosamente, Pangu-Σ, al igual que el superhéroe cambiante de forma, Martian Manhunter, transforma y expande sus parámetros incorporados utilizando la arquitectura del decodificador Transformer de Expertos de Ruta Aleatoria (RRE)🔀🎭. Con dos niveles de enrutamiento en lugar del tradicional MoE, RRE ofrece un enfoque sencillo para extraer submodelos para una amplia gama de aplicaciones downstream, desde conversación y traducción hasta producción de código e interpretación del lenguaje natural en general📚🌐.
El equipo ha propuesto un único mecanismo de Separación de Cómputo y Almacenamiento de Expertos (ECSS) para asegurar que los sistemas de entrenamiento sean eficientes y escalables, al igual que un bien engrasado Batmóvil🚗💨. Esta innovación reduce significativamente la comunicación, resultando en un rendimiento de entrenamiento que es 6.3 veces más rápido que los modelos anteriores con hiperparámetros similares⏱️🌪️.
En rendimiento, Pangu-Σ da un golpe de knockout. Supera a predecesores como Pangu-Σ con 13B parámetros y ERNIE 3.0 Titan con 260B parámetros, en 16 tareas downstream que abarcan seis categorías. Además, muestra su destreza al rendir significativamente mejor en las regiones relevantes que los modelos más avanzados, aprovechando 329B tokens en más de 40 lenguajes naturales y de programación🏆🌟.
A medida que nuestro universo de IA continúa expandiéndose y evolucionando, Pangu-Σ se erige como un testimonio de las posibilidades ilimitadas que yacen en el reino de la inteligencia artificial, reflejando la expansión infinita de nuestros multiversos de superhéroes. Es claro que estamos sólo al amanecer de estaemocionante nueva era, así que abróchate el cinturón y mantente en sintonía para el próximo emocionante episodio en nuestra aventura de IA🔭🌠.
NOW IN CHINESE
释放盘古-Σ:华为的万亿参数巨头在AI宇宙中掌舵🚀💡🌐
科技爱好者们,是时候装备起来了👩💻👨💻!在人工智能领域,一个新的强大力量已经浮出水面,展示了前所未见的潜力🔬💥。就像Marvel和DC的超级英雄从阴影中涌现一样,华为的研究人员也创造了他们自己的实体,这个实体拥有前所未有的能力,名为盘古-Σ。这款具有惊人的1.085万亿参数的大型语言模型(LLM),将对自然语言处理、创造和推理产生革命性的影响💼🌍。
LLM的巨大身材是难以忽视的,尤其是当我们在思考他们的杰出才能和潜力时。盘古-Σ是AI巨头联盟的新成员,其中包括GPT-3、Megatron-Turing NLG、盘古、ERNIE 3.0 Titan、Gopher、PaLM、OPT、Bloom、GLM-130B等🏛️👥。对于更大、更好的模型的追求似乎无止境,研究人员正在努力构建参数超过一万亿的大型模型📊🚀。
盘古-Σ与Switch-C、GLaM、MoE-1.1T、Wu Dao 2.0、M6-10T等少数万亿参数模型并列,尽管有效扩展的挑战巨大,但这些模型都表现出了出色的性能⚖️🧮。LLM优化能力的关键在于有足够的训练数据和可行的计算预算,这就像超级英雄需要稳定的能源和战术策略来优化他们的能力💪⚡。
让我们仔细看看这次AI之旅的两个关键方面:模型的扩展和系统的扩展⛏️🔬。
首先,模型:随着模型大小的增加,LLM往往会提高其性能。在这里,像专家混合(MoE)这样的稀疏架构是有效的扩展策略,而不会导致计算成本的成比例增加,就像蝙蝠侠的武器库增长,但并没有破坏蝙蝠洞的预算💼💡。然而,MoE模型也有它们公平的挑战,从不平衡的工作负载到全球通信延迟,关于他们如何整合到密集模型中的问题仍然没有答案📝💭。
第二个方面是系统的扩展。借鉴托尼·斯塔克的天才思维,有人建议使用像DeepSpeed 4这样的强大框架来帮助训练这些巨大的模型🤖💻。约束通常围绕着可用的计算预算和可以部署的加速设备的数量,如GPU、NPU和TPU。万亿参数模型可以通过使用大量这些设备上的张量并行、管道并行、零冗余优化器和重材料化来训练⚙️🔄。然而,目前方法的限制使得难以充分满足这些庞大的语言模型的需求,并达到最优性能。
在这个背景下,华为研究人员使用MindSpore 5框架精心设计了盘古-Σ模型🧪👨🔬。训练在一个使用512个Ascend 910 AI加速器和惊人的3290亿令牌的集群上进行了100天,就像我们最喜欢的超级英雄经历的严格训练一样🏋️♂️⏳。
有趣的是,盘古-Σ就像变形的超级英雄火星侦探一样,使用随机路由专家变压器解码器架构(RRE)转换和扩展其内置参数🔀🎭。与传统的MoE相比,RRE提供了一种简单的方法,用于提取子模型以应用于各种下游应用,从对话和翻译到代码生成和解释自然语言📚🌐。
团队提出了一个独特的专家计算和存储分离(ECSS)机制,以确保训练系统是高效和可扩展的,就像一个维护得当的蝙蝠车🚗💨。这个创新显著减少了通信,使训练吞吐量比之前具有相似超参数的模型快6.3倍⏱️🌪️。
在性能上,盘古-Σ发出了一记重拳。它在16个下游任务中,超越了像具有130B参数的盘古-Σ和具有260B参数的ERNIE 3.0 Titan等前辈,在六个类别中表现出色。它进一步显示了其威力,通过在超过40种自然和编程语言中 利用3290亿个令牌,比最先进的模型在相关区域的表现更好🏆🌟。
随着我们的AI宇宙不断扩展和演变,盘古-Σ站立起来,作为证明人工智能领域无限可能性的见证,反映了我们超级英雄多元宇宙无尽的宽广。很明显,我们只是在这个令人兴奋的新时代的黎明,所以系好安全带,等待我们的AI冒险的下一集🔭🌠。