详解 ZeRO 冗余消除技术:为什么 ZeRO-3 能让单卡跑起“塞不下”的模型
为什么 ZeRO-3 能让单卡跑起“塞不下”的模型? 随着大语言模型(LLM)的尺寸不断膨胀,GPU的显存往往成为训练过程中的最大瓶颈。一个1750亿参数的模型(如GPT-3),即使使用混合精度(FP16/BF16),仅参数、梯度和优化器状...
为什么 ZeRO-3 能让单卡跑起“塞不下”的模型? 随着大语言模型(LLM)的尺寸不断膨胀,GPU的显存往往成为训练过程中的最大瓶颈。一个1750亿参数的模型(如GPT-3),即使使用混合精度(FP16/BF16),仅参数、梯度和优化器状...
导言:为什么我们需要因果解释? 在AI模型部署中,可解释性(XAI)是信任和合规性的基石。然而,传统的XAI方法如LIME和SHAP,本质上是基于特征的局部相关性(Association)。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果?”,但无...
在将AI模型部署到生产环境时,公平性(Fairness)已成为与性能(Accuracy)同等重要的指标。然而,去偏见技术常常伴随着一个核心挑战:公平性提升是否会以牺牲模型的整体预测性能为代价? 本文将深入探讨如何通过一种实用的AI基础设施技...