隨著大模型的發(fā)展日新月異,其推理和訓練的邊界問題也引起了廣泛討論。近日,清程極智CEO湯雄超在一場行業(yè)活動中明確表示,盡管外界有聲音認為OpenAI發(fā)布的o1模型模糊了推理和訓練的界限,但從技術角度來看,這兩個階段的劃分并未發(fā)生本質改變。
湯雄超指出,o1模型之所以展現(xiàn)出強大的“推理”能力,實際上是由于其背后巨大的計算量消耗。這種計算量的增加,使得模型能夠獲得更高質量的回答。然而,這并不意味著推理和訓練的邊界正在變得模糊,而是推理階段的計算需求正在增加。
清程極智認為,推理和訓練需要差異化的系統(tǒng)設計和實現(xiàn)方式。隨著推理計算量的增長,未來不僅在訓練階段,推理階段也將需要集群規(guī)模的算力系統(tǒng)支持,而非目前的小規(guī)模單卡或單機算力系統(tǒng)。這預示著行業(yè)可能需要不同配置的算力集群,以分別應對訓練和推理業(yè)務的需求。
清程極智的技術背景基于高性能計算,尤其在超算方面擁有深厚的技術積累。在超大規(guī)模國產(chǎn)集群進行大模型訓練方面,清程極智有著經(jīng)典的案例。例如,清程極智的大模型訓練系統(tǒng)“八卦爐”能夠擴展到10萬臺服務器的超大規(guī)模集群,用于訓練百萬億參數(shù)量的模型,這一成就在行業(yè)內具有里程碑意義。
除了在訓練領域的卓越表現(xiàn),清程極智也始終關注推理的重要性。其推理側的技術和產(chǎn)品已經(jīng)服務于多家大模型企業(yè)。清程極智的推理引擎軟件“chitu”能夠支持多種模型、不同芯片、提供多種接口形式,如OpenAI API(文本對話)/HTTP API(文生圖),滿足不同場景下的推理需求。
隨著大模型在各行各業(yè)的廣泛應用,推理和訓練的算力需求都在不斷增長。清程極智預測,未來行業(yè)將需要更多專業(yè)化、定制化的算力解決方案,以適應不斷變化的業(yè)務需求。這種趨勢要求AI Infra廠商不僅要在技術上保持領先,還要在服務上提供更高的靈活性和定制化能力。
綜上所述,盡管大模型的推理和訓練在計算需求上呈現(xiàn)出一定的融合趨勢,但從技術實現(xiàn)和系統(tǒng)設計的角度來看,兩者的邊界依然清晰。隨著技術的不斷進步和市場需求的日益增長,我們可以期待,未來AI Infra將為大模型的發(fā)展提供更加堅實的支撐。
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