Pereiti prie turinio
2026 m. spalio 4 d., sekmadienis
Tenesys AI News
Prenumerata

Visos naujienos

TENESYS AI NEWS seka svarbiausias AI naujienas ir paaiškina, kas pasikeitė, kodėl tai svarbu ir ar technologiją verta išbandyti.

#JAX — 2 straipsniai ✕

„Google“ TPU komanda MaxText pakartojo Ai2 „Olmo 3 7B“ treniravimo procesą

„Google Cloud“ TPU inžinerių komanda kartu su Ai2 nuo nulio atkūrė „Olmo 3 7B“ modelio pre-treniravimą naudodama MaxText — „Google“ JAX/XLA treniravimo karkasą, veikiantį TPU įrenginiuose vietoje originalaus Ai2 PyTorch/GPU sprendimo. Jie pasiekė sutapimą su Ai2 paskelbtais rezultatais ne tik treniravimo nuostolio kreivėje, bet ir keturiose nepriklausomose atskirtų (held-out) vertinimo plotmėse per visą ~5,93 trilijono žetonų, 1,41 mln. žingsnių 1 etapo treniravimą bei 2 etapo „annealing“ fazę. Šio darbo metu jie perkėlė į MaxText neįprastą „Olmo 3“ architektūrą (pertvarkytą normalizavimo bloką, QK-norm, 3:1 slankaus/globalaus dėmesio santykį) ir aptiko duomenų kraunimo klaidą, kuri tyliai „pagražino“ rezultatus dėl įsiminimo, o ne tikro mokymosi.

Google Developers

Google parodo, kaip TPU pagreitinti vaizdo difuzijos dėmesio skaičiavimus 2,4 karto

Google inžinieriai aprašo, kaip jie įgyvendino retą (sparse) erdvinio-laikinio dėmesio (attention) skaičiavimą vaizdo difuzijos modeliams TPU v6e lustuose, paversdami teorinį Sparse VideoGen (SVG) metodo retumą realiu aparatinės įrangos pagreičiu. Per kelis branduolio optimizavimo etapus (plytelių specializaciją, dydžio derinimą ir kaukės suderinimą su plytelėmis) jie sumažino dėmesio skaičiavimo laiką nuo 96,37 ms (naivus retas variantas) iki 32,76 ms – tai 2,40 karto greičiau nei tankus Splash Attention viename TPU v6e luste, naudojant 75,6 tūkst. token, 10 galvų ir 128 galvos dimensiją.

Google Developers