大模型国产化，昇腾910助ChatGLM-6B模型训练成新基石

2023-12-22 19:17:46

大模型国产化：昇腾910和ChatGLM-6B携手开辟人工智能新时代

引言：

在人工智能领域，大模型的横空出世掀起了一场变革风暴。然而，大模型训练和部署的高昂成本阻碍了其广泛应用。为了摆脱对国外技术的依赖，中国科技巨头纷纷投身于大模型国产化的研发浪潮中。本文将深入探究华为昇腾910芯片和大模型ChatGLM-6B的强强联合，揭示其在大模型国产化道路上的重要作用。

昇腾910：大模型国产化的基石

昇腾910是华为推出的新一代人工智能训练芯片，其强大的算力和高性价比使其成为大模型国产化的首选平台之一。这款芯片采用7nm工艺制程，搭载1024个昇腾计算核心，峰值算力达到256TFLOPS。与上一代昇腾910相比，昇腾910的算力提升了2.5倍，能效提升了3倍。

昇腾910采用异构计算架构，将CPU、GPU和DSA（专用加速器）集成到同一个芯片中，可以根据不同任务的需求动态分配资源，大幅提高计算效率。同时，昇腾910支持多种数据精度，包括FP32、FP16和INT8，可以根据不同模型的需求选择合适的精度，进一步提高计算效率和降低功耗。

ChatGLM-6B：昇腾910上的国产大模型新星

ChatGLM-6B是基于昇腾910训练的国产大模型，参数规模达到60亿，是目前国内最大的中文对话生成模型。这款模型采用Transformer架构，经过大规模语料的训练，具备强大的语言理解和生成能力。

ChatGLM-6B可以完成各种自然语言处理任务，包括文本生成、对话生成、机器翻译、问答等。与国外的大语言模型相比，ChatGLM-6B具有以下优势：

中文语料库更丰富： ChatGLM-6B经过了对海量中文语料的训练，对中文语言的理解和生成更加准确。
模型规模更大： ChatGLM-6B的参数规模达到60亿，是目前国内最大的中文对话生成模型，模型容量更大，可以处理更复杂的任务。
算力平台更强大： ChatGLM-6B基于昇腾910训练，昇腾910的强大算力为ChatGLM-6B的训练和部署提供了坚实的基础。

昇腾910与ChatGLM-6B的强强联合

昇腾910的强大算力和ChatGLM-6B的大模型规模相结合，可以产生1+1>2的效果，为大模型的训练和部署提供更优化的解决方案。

昇腾910的异构计算架构可以根据ChatGLM-6B模型的不同计算需求动态分配资源，大幅提高计算效率。同时，昇腾910支持多种数据精度，可以根据ChatGLM-6B模型的需求选择合适的精度，进一步提高计算效率和降低功耗。

ChatGLM-6B的大模型规模可以提供更强大的语言理解和生成能力。ChatGLM-6B可以完成各种自然语言处理任务，包括文本生成、对话生成、机器翻译、问答等。

昇腾910与ChatGLM-6B的强强联合，可以为大模型的训练和部署提供更优化的解决方案。这种强强联合将为人工智能的发展带来新的突破，推动人工智能技术在各个领域的落地应用。

代码示例

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 初始化模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huawei-noah/ChatGLM-6B")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("huawei-noah/ChatGLM-6B")

# 输入文本
text = "今天天气怎么样？"

# 对文本进行分词
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids

# 生成响应
output = model.generate(input_ids, max_length=64)

# 对响应进行解码
decoded_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 打印响应
print(decoded_text)