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培训的定义
人工智能模型的培训是他从中学到的过程 大量数据 通过调整他的 内部参数 （人工神经元的重量和偏见）。此阶段在计算中非常贪婪，需要大量的计算机基础架构。
为什么培训至关重要？
这是AI的阶段 是建造的 以及她获得理解和发电能力的地方。
- 数据量和计算能力越高，模型越有效。
- 像GPT-4这样的模型需要几个月的培训 在配备了数千个GPU的超级计算机上。
技术问题
1️⃣ 大量能源消耗🌍
- 完整的培训可以消费 一年多的数百户家庭的能源。
- 前任。 GPT-3可能需要1,287 MWH，或波音747中巴黎 – 纽约航班的碳足迹。
2️⃣ 财务成本💰
- 导致类似的模型 GPT-4的费用为数亿欧元。
- 只有巨人 Openai，Google，Meta和Microsoft 可以为这种基础设施提供资金。
3️⃣ 计算时间⏳
- LLM的培训 几周甚至几个月。
- 类似的技术 分布式培训和专家的混合物（MOE） 让您加快过程。
培训的未来
✅ 基础架构优化 减少能耗。
✅ 使用较小和专业的型号 限制成本。
✅ 联邦学习体系结构的发展 在不集中数据的情况下引起AI。
