标签：– 分布式训练

整理后的文章： 个人开发者如何训练400亿参数大模型：分布式算力、DeepSeek架构与3090单卡部署 近年来，AI技术的快速发展使得大规模语言模型（LLM）成为研究热点。然而，这些模型通常需要庞大的计算资源和时间才能完成训练，因此往往由科技巨头主导。而现在，这一局面正在被改变。 Nous Research推出了一项名为Psyche Network的新技术，旨在通过整合全球分布式算力来训练强大的人工智能模型。Psyche基于DeepSeek的V3 MLA架构，采用去中心化的方式进行训练。在测试网首次启动时，Psyche直接对一个拥有40B参数的LLM进行了预...

突破性技术：GPT-3存储只需20MB，算力直降97% 近期，一篇关于大幅降低大语言模型（LLM）训练和存储成本的新论文引起了广泛关注。这篇由机器学习研究者Will Brickner发表的论文提出了一项名为“noise_step”的新技术，能够在不损失精度的情况下，将1750亿参数的GPT-3模型压缩至仅需20MB的存储空间，并且显著减少算力消耗（下降97%）。 不依赖反向传播的新训练方法 传统的神经网络训练依赖于反向传播算法，通过逐层计算损失函数对每个权重的梯度来更新网络权重。然而，noise_step技术打破了这一传统，允许模型直接在低精度（...