※ 引述《DrTech (竹科管理處網軍研發人員)》之銘言： : 2. 訓練模型會先卡什麼？ : 目前，台灣任何一個單位，根本沒能力研發LLM模型架構。台智雲，中研院，或其他任何單位。 : 都是基於LLaMA2上去 fine-tune的。 : 所以模型都是 7B 13B 70B大小。 : 而是大概都是用QLORA或相關技術去 fine-tune的。這些都是open source直接去套而已， : 完全沒有任何技術門檻。 : (只有誰願意採購幾千萬硬體的門檻而已) 身為LLM猴子，大多同意DrTech的看法，只是台智雲這塊有點不一樣。 其實台智雲有幾乎一半台灣杉2號的機器可以用， 也克服很多開源軟體無法解決的問題；例如硬體是V100不是A100， 又要能夠做3D model parallelism，又要同時能跑LoRA，RLHF， 在100Gbps網路中維持GPU使用率滿載等等。在meta llama出來之前， 我們還是跑BLOOM-176B，硬體需求更高。 我想說的是，在LLM訓練階段，許多硬體門檻已經被台智雲推倒了， 台灣杉2號還能夠做很多事！我覺得可惜的是政府，學界，企業的整合部份， 因為不同單位考量的利益是不同的，企業只做特定任務finetune是因為 客人就需要這種東西，至於基礎模型的訓練無法在短時間內看到好處， 比較適合政府和學研單位主導。LLM猴子什麼咖都不算，在公司內拍桌說要 開源也沒人聽（還好沒有被開除XD） 例如TAIDE是很有潛力當個統合協調的角色，看起來官學合作已經成型， 只剩業界無法進去？縱使業界在台灣杉2號上已經有許多突破， 但我們沒辦法有機會透過某種合作的形式讓學界也使用我們的技術， 然後公司又不像學界那樣以論文產出為目標，所以很難說服老闆去 做些"開源"的工作，自然也不會做些純研究的項目。 台灣杉2號絕對能夠做到清理commoncrawl、FP16精度訓練不用QLoRA、 訓練超過176B參數的大模型。希望大人物們（產官學）能夠多多思考和溝通， 看怎麼促成更多人的合作囉。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 182.234.135.79 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1697269585.A.56F.html