このほど、国内GPUメーカーのMoore Threadは、全分野教育に焦点を当てた大型AIモデル「Teacher AI」と連携し、70億個のパラメータを持つ大型モデルのトレーニングとテストを完了することに成功した。このテストは、Moore Thread Kuae (KUAE) キロカード インテリジェント コンピューティング クラスターに基づいて完了し、トレーニングは 1 週間以内に効率的に完了し、国内 GPU クラスターの強力なコンピューティング能力と大規模 AI モデル トレーニングにおける可能性を実証しました。 。これは、国内の AI 技術が教育分野で重要な進歩を遂げたことを示しており、また、将来の教育 AI モデルの革新的な開発に向けた強固な基盤を築いたことを示しています。
最近、Moore Thread と全分野教育 AI 大型モデル「Teacher AI」は、両者が大規模モデルのトレーニングとテストを完了したと共同発表しました。 Moore Thread Kuae (KUAE) キロカード インテリジェント コンピューティング クラスターを利用して、Shizhe AI は 70 億のパラメーターを備えた大規模モデルの高強度トレーニングを成功裏に完了しました。トレーニング効率は期待に達し、十分に実証されました。国内のフル機能の GPU プラットフォーム機能を 1,000 億回トレーニング。
「Teacher AI」は2020年に設立されたとされています。コアチームは清華大学から来ており、あらゆる分野の大規模な教育モデルに焦点を当てています。オープンベータ版以来、25,000 人を超えるユーザーがおり、30 を超える主題の知識をサポートし、2,000 を超える教科書をカバーしています。
このトレーニング テストでは、大規模モデルのトレーニングにおける Moore Thread Kua'e Qianka インテリジェント コンピューティング クラスターの強力なパフォーマンスの検証に成功し、大規模教育 AI モデルにおける双方の将来のイノベーションの基礎を築きました。両社は今後も大規模モデル推論の適応作業を継続し、高頻度推論のニーズに対応するためにテクノロジーを最適化していきます。
Shizhe Model の CEO、Liu Chunjiang 氏は次のように述べています。「このトレーニング テストは、Kua'e Qianka インテリジェント コンピューティング クラスターの強力なパフォーマンスを示しており、私たちはローカライズされたコンピューティング能力に自信を持っています。Shizhe Model は今後も Kua'e を使用し続ける予定です」 Qianka インテリジェント コンピューティング クラスター。コンピューティング クラスター上でより多くのコア サービスを実行し、ユーザーに効率的で安定したコンピューティング サービスを提供します。」
この協力の成功は、AI大型モデルトレーニングの分野における国内GPUの大きな進歩を示すものであり、また、国内AI技術が教育分野でより大きな役割を果たすことを示している。今後も両社は、ユーザーにより良い教育AIサービスを提供し、教育分野のインテリジェントな発展を促進するために引き続き協力していきます。