美国橡树岭国家实验室取得重大突破，利用全球最强超级计算机Frontier，仅用其8%的计算能力就成功训练出与ChatGPT级别相当的语言模型。该模型拥有万亿参数，研究团队通过创新的分布式训练和并行技术，实现了100%的弱扩展效率，为未来训练更大规模的语言模型提供了宝贵的经验和技术参考。这项研究不仅展现了超级计算技术的强大实力，也突显了在应对大型语言模型训练过程中内存等挑战的重要性。
科学家利用全球最强超级计算机成功训练ChatGPT级别模型，仅使用8%计算能力。该突破来自Oak Ridge National Laboratory，研究团队采用创新技术在Frontier超级计算机上训练了万亿参数的语言模型。通过分布式训练和并行技术，实现了100%弱扩展效率。然而，训练大型语言模型仍面临挑战，需要解决内存问题。研究为未来训练巨大语言模型提供经验，突显了分布式训练和并行计算的关键作用。这项研究成果为人工智能领域的发展带来了新的可能性，也预示着未来大型语言模型训练技术将朝着更高效、更节能的方向发展。 高效利用计算资源是未来大型语言模型发展的重要方向。