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Model Parallelism: Building and Deploying Large Neural Networks Seminar

Modellparallelität: Aufbau und Einsatz von großen neuronalen Netzen

Du bekommst in unserem Model Parallelism: Building and Deploying Large Neural Networks Training das Wissen um Modelle mit Dutzenden bis Hunderten von Milliarden Parametern auf riesigen Datensätzen zu entwickeln.

Sehr große tiefe neuronale Netze (DNNs), egal ob sie für die Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. GPT-3), das Sehen (z. B. riesige Vision Transformers) oder die Sprach-KI (z. B. Wave2Vec 2) eingesetzt werden, haben bestimmte Eigenschaften, die sie von ihren kleineren Gegenstücken unterscheiden. Da DNNs immer größer werden und auf immer größeren Datensätzen trainiert werden, können sie sich mit nur einer Handvoll Trainingsbeispielen an neue Aufgaben anpassen, was den Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz beschleunigt. Das Trainieren von Modellen mit Dutzenden bis Hunderten von Milliarden Parametern auf riesigen Datensätzen ist nicht trivial und erfordert eine einzigartige Kombination aus KI, High-Performance-Computing (HPC) und Systemwissen.

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