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English(EN) Trained a 117M parameters Silia model on an H100 in 5 hours.

117M Silia 模型在 H100 上 5 小时内训练完成

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一个拥有 1.17 亿参数的 Silia 模型仅用 5 小时就在 H100 GPU 上训练完成，使用了 synth-100M 数据集。该模型的架构在研究论文中有详细介绍，包括多头注意力和旋转位置嵌入。尽管训练速度很快，但由于数据集大小和学习率有限，该模型被认为训练不足，尽管一个参数量为 1150 万的较小 Silia 模型在验证损失方面表现与 nanoGPT 相当。 AI

影响 展示了在专用硬件上快速训练模型的能力，可能影响未来的研究和开发时间表。

排序理由 该集群详细介绍了定制构建的 AI 模型的训练和发布，包括其架构和训练参数，并有研究论文支持。

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117M Silia 模型在 H100 上 5 小时内训练完成

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报道来源 [2]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/SrijSriv211 ·

    在 H100 上仅用 5 小时就训练了一个拥有 1.17 亿参数的 Silia 模型。

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>About a month ago I posted my very first paper about my custom Silia architecture here <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/J19Qi4NXeJ">https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/J19Qi4NXeJ</a></p> <p>With the help of <a href="https://www.re…

  2. r/singularity TIER_2 English(EN) · /u/SrijSriv211 ·

    我在H100上花费5小时训练了一个1.17亿参数的Silia模型。

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>About a month ago I posted my very first paper about my custom Silia architecture here <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/J19Qi4NXeJ">https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/J19Qi4NXeJ</a></p> <p>With the help of <a href="https://www.re…

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