Tencentは最近、自己開発の機械学習フレームワークのAngelに大きなアップグレードを行いました。これにより、大規模なモデルトレーニングの効率が大幅に向上しました。多次元並列最適化ストレージテクノロジーを採用することにより、AngelPTMフレームワークは、大規模なモデルトレーニングの安定性を改善するだけでなく、効率の向上も2.6倍も達成します。このブレークスルーは、特に複雑なモデルや大量のデータを扱う場合、人工知能の分野に新しい可能性をもたらし、コンピューティングリソースの消費を大幅に削減できます。
さらに、TencentはAngelHCF推論フレームワークも開始し、推論速度が1.3倍増加しました。この最適化により、実際のアプリケーションでモデルの応答性が高まり、それによりユーザーエクスペリエンスが向上します。特に、リアルタイムの推奨システムや自然言語処理など、迅速な意思決定が必要なシナリオでは、AngelHCFフレームワークはその強力なパフォーマンスの利点を示しています。
1,000億のスケールで大規模なモデルをトレーニングするという点では、Tencentの最適化措置により、コンピューティングパワーコストの50％が節約されました。この大幅な節約により、企業の運用コストが削減されるだけでなく、大規模なモデルトレーニングの実現可能性も提供します。シングルタスクワンカレベルでの超大規模なスケールトレーニングをサポートすることは、さらに人工知能インフラストラクチャにおけるテンセントの主要な位置をさらに証明しています。
現在、300を超える企業がTencentのHunyuanモデルに接続されており、複数の産業と分野をカバーしています。 Hunyuan大規模モデルの広範な適用は、人工知能技術の開発を促進するだけでなく、さまざまな産業に革新的なソリューションをもたらします。財務から医療まで、教育から娯楽まで、Hunyuan Big Modelは、大きなモデルアプリケーションの詳細な開発を包括的に促進しています。
今回のTencentのAngel Frameworkのアップグレードは、技術的なパフォーマンスを改善するだけでなく、大規模なモデルを適用するためのより広いスペースを提供します。人工知能技術の継続的な進歩により、Tencentは産業革新をリードし続け、さまざまな分野での人工知能の詳細な応用を促進し続けます。将来的には、Angel Frameworkに基づいたより革新的なアプリケーションを楽しみにしています。